基于测试性D矩阵的多故障诊断与维修策略

针对复杂的多故障诊断问题以及多故障直接处理方法实现的难点,在测试性D矩阵基础上,提出了一种基于单故障化的多故障诊断与维修策略（MFDMSTS）。首先,在多故障假设下引入析取运算,定义了可隔离单故障和可隔离多故障,据此定义将多故障转化为单故障,并将转化的单故障与测试集组成新的D矩阵;然后,运用单故障诊断算法处理新的D矩阵,得到最优诊断树;最后,针对诊断树的不同叶子节点,提出了多故障诊断与维修策略。实例验算表明：MFDMSTS能降低平均诊断费用和平均诊断步数,并大幅降低误修率。     

基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断

针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。      

基于BHS-树的定性故障诊断方法

基于定性模型的诊断方法,由于无需系统定量模型,尤其适用于航天器等复杂系统的故障诊断.该方法推理过程包括冲突集的确定及诊断集的生成.基于BHS-树的方法,是一种由冲突集生成诊断集的有效途径,但存在诊断结果冗余及反向递归过程复杂的问题.采取异常/正常特征量相结合的措施,有效地解决了诊断结果冗余的问题,能够准确确定诊断集;同时在系统单故障的假设前提下,对反向递归过程进行适当简化,降低了推理的复杂程度,并通过实例对上述改进进行了验证.     

基于故障建模的双余度舵机故障诊断技术

针对双余度舵机系统结构复杂、故障诊断困难的问题,提出了根据故障模型反向推理的故障诊断方法.在充分考虑各元件失效机理的基础上,将故障注入闭环系统建立典型故障模型.故障模型仿真了不同元件故障如何导致系统性能下降甚至完全失效.基于故障模型的仿真结果,对可观测到的异常状况进行分类和逆向推理归纳出故障诊断方法,并利用数学公式对一些故障量化评估.该诊断方法涵盖系统各元件,可快速定位故障元件,判断失效原因并进行定量分析,而且算法简单易于工程实现.      

一种空间轴承的自适应共振解调故障诊断方法

针对传统共振解调故障诊断方法中需依赖主观经验和反复调试选取合适带通滤波器参数的问题,以及包络信号频谱中随机成分对分辨故障特征频率的干扰问题,提出一种空间精密轴承的自适应共振解调故障诊断方法.一方面,根据振动信号功率谱计算重心频率和频率标准差,进而以此确定带通滤波器的中心频率和带宽,实现自适应带通滤波;另一方面,通过频谱平均方法弱化包络信号频谱中的随机成分,使得故障特征谱线清晰度加强.模拟故障信号和实测振动信号的诊断结果表明该方法算法简单,效率高,对保持架磨损故障诊断效果良好,验证了其可行性和有效性.     

总线互连故障的一种快速诊断算法

数字总线的互连测试与故障诊断对于电子产品的生产和维护具有重要的意义.针对现有算法存在冗余测试以及测试时间长等问题,通过对总线互连故障的特征分析,提出了一种自适应快速诊断算法.该算法将测试过程分成两个阶段:第1阶段,诊断各个超网络上的短路和呆滞故障,按照短路关系将超网络分成若干集合;第2阶段,根据第1阶段的分组结果,对各集合中的超网络加载"并行走步1"向量,以诊断其开路故障.仿真结果表明,该算法可在保证故障诊断最大化的前提下,减少冗余测试,有效压缩测试向量长度,实现故障的快速诊断.      

基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断

为提高多传感器组合导航系统对各导航传感器的在线故障检测能力,在分析调频高斯小波特性的基础上,提出了一种基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断算法.该算法仅利用传感器的观测量来直接诊断传感器工作是否正常.它可以对方差突变等软故障进行有效的在线检测.仿真结果证明了所提方法的有效性.     

基于多模型简化CDKF的故障诊断方法

针对使用传统卡尔曼滤波器对非线性系统进行故障诊断,估计精度低的问题,提出了一种新的故障诊断方法.该方法结合多模型自适应估计和简化中央差分卡尔曼滤波器的优点,能在线快速地检测出故障,利用中央差分代替了雅可比矩阵的求解,使系统状态估计准确收敛到真实值附近,而且避免了反复求解量测预测方差等一系列繁杂过程.在执行机构不同故障的情况下,通过与其他算法进行诊断对比,结果表明提出的算法在精度上和运行速度上具有明显的优势.     

一种全局的无关线性图嵌入故障特征提取算法

针对故障特征数据维数高、非线性且系统难以建立物理模型的故障诊断问题,提出了一种全局的无关线性图嵌入故障特征提取算法.通过监督学习建立原始特征的关系图,以线性图嵌入为框架进行特征降维.特征的降维过程既保留了同类数据的局部结构,又考虑了异类数据之间的全局分布,同时最大程度地消除了特征之间的统计相关性.在标准故障数据集上的实验结果表明:与已有的经典算法相比,能更有效地提取出故障的典型特征,因而更有利于故障诊断系统训练网络的快速收敛,实现快速、准确的故障诊断.     

大虚警率下的多故障诊断算法

主要研究不可靠测试下多信号模型的多故障诊断问题。最优的多故障诊断是计算复杂度完全类(NP-Complete)问题,因此大型系统的诊断一般只能用次优的随机搜索算法。次梯度优化算法能够在虚警概率较小时给出较好的结果,但如果测试个数很多且虚警概率较大时,该算法就不能消除虚警的影响,会使估计的故障覆盖所有失败的测试,而不是找到系统真实的故障。针对这一问题,提出了能够同时考虑虚警和误警的目标函数,使算法能排除虚警的测试准确定位故障,并用改进的遗传算法搜索故障部件提高诊断速度。仿真诊断结果表明,同时发生故障的部件个数较少时,遗传算法的诊断速度明显优于次梯度优化算法,而且能够更有效地抑制虚警的影响。     

一种改进的固液火箭发动机故障诊断方法

针对固液火箭发动机的可靠性问题，设计了一种改进的贝叶斯网络故障诊断方法，可以通过网络化自主逻辑推理，对固液火箭发动机进行故障诊断。为了提取时序观测信号的故障特征，提出将步进法与核主成分分析(KPCA)相结合的分析方法，并根据模糊C均值聚类算法(FCM)建立模糊多态贝叶斯网络，实现对观测信号尺度的模糊处理，提高对不确定性故障的诊断能力。通过Matlab/Simulink建立改进的贝叶斯网络故障诊断系统。仿真结果表明，改进的算法能够实现对固液火箭发动机常见故障的有效诊断，并能够适应小样本集学习的情况。与传统贝叶斯诊断算法相比，故障诊断的平均准确率提高了20.9%。     

近距空战训练中的智能虚拟对手决策与导引方法

针对近距空战训练中智能虚拟对手攻防博弈的自主决策与占位导引问题，提出了基于动态贝叶斯网络(DBN)和约束梯度法的智能虚拟对手决策和导引一体化方法。结合空间占位态势、火控攻击区和机动动作识别结果等信息，建立近距空战决策动态贝叶斯网络模型，实现根据战场动态环境变化的占位导引指标决策。针对在线识别的各类目标机动动作，建立轨迹预测模型，实现目标轨迹的实时预测。根据占位导引指标和目标预测轨迹，考虑飞行性能约束，采用约束梯度法计算智能虚拟对手的优化占位导引量。实现了近距空战智能虚拟对手空间占位决策与导引量计算的无缝结合。近距空战仿真实验结果表明:所提方法能够实现智能虚拟对手的合理化自主决策和占位导引，克服了传统方法实现机动动作方式固化的问题，具备较好的实时性和优化性。      

基于贝叶斯网络的关键链项目管理模型

针对项目进度管理问题,在分析关键链项目管理方法和贝叶斯网络模型技术的基础上,建立了关键链项目管理贝叶斯网络模型（CCPMBN）。首先给出了CCPMBN的基本定义,详述了模型中的节点、有向边及节点条件概率分布信息。然后,提出了面向贝叶斯网络的关键链工序分解方法,研究了基于项目关键链信息的CCPMBN建模方法。针对关键链模型中的大量资源冲突情况,分析了CCPMBN中的各类冲突结构,并给出了冲突描述及化解方法。最后,通过CCPMBN基本性质和特征分析表明了贝叶斯网络模型在项目进度管理中的应用前景。     

一种数据链用户保障策略研究与设计

针对数据链性能质量和服价问题,提出一种基于可靠性理论的数据链用户冗余策略,并建立 数学模型.模型综合平衡了冗余运行和正常维护的关系,从而大大改进了系统的性能.模型采 用一定的状态检查和验证策略,有效保证网络的正常工作.设备之间各自独立,相互协作, 合作完成容错任务.该模型与特定的系统应用环境无关,提供了一个通用的容错系统框架, 并给出实例说明其计算方法.      

基于循环神经网络的卫星姿态执行器故障诊断

针对卫星姿态控制系统执行器机构故障问题，提出了一种基于循环神经网络的故障诊断方法。对卫星姿态控制系统建模，进行故障分析并采集星敏感器和角速度陀螺的连续时刻故障数据。设计六种异构的循环神经网络，对故障数据进行故障诊断和分类, 分别从网络深度、反馈单元、激活函数和训练算法对比网络效果。带有门循环单元的 (gate recurrent unit，GRU)深层循环神经网络训练效果更好，其故障诊断准确率达到了95.7%。结果表明对于时序的卫星数据，门循环单元和带有一定深度的循环神经网络故障诊断效果更优。     

基于CIDBN的战术活动识别模型及在线精确推理

战术活动识别是战场态势感知的重要研究内容。为提高战术活动识别的准确性与实时性，提出了一种基于上下文独立动态贝叶斯网络（CIDBN）的战术活动识别模型及在线精确推理。通过对战术活动机制的分析，采用动态贝叶斯网络（DBN）理论，建立了一个初始战术活动识别模型。该模型引入了威胁指数节点来影响战术活动的终止与选择，并采用模糊隶属度函数对连续变量进行离散化处理。依据上下文独立关系对该模型进行简化，获得了一个基于CIDBN的战术活动识别模型。将接口算法扩展于该模型上，提出了在线精确推理算法。仿真结果表明，所提出的战术活动识别方法，具有识别精度高、较低不确定性和实时性高的优点。      

基于贝叶斯网络的故障诊断系统性能评价

故障诊断系统的性能评价是开发和验收故障诊断系统不可或缺的重要环节.针对基于贝叶斯网络(BN)故障诊断系统的性能评价需要,考虑系统诊断结果真实分布,提出采用二项分布参数估计方法来计算诊断准确度的置信区间,采用准确度期望值及其置信区间全面客观评价诊断模型的性能,形成贝叶斯网络模型诊断能力的量化评价指标,为诊断结果的可接受、可信程度以及诊断模型的训练充分性提供参考依据.最后通过燃油系统故障诊断实例验证所述性能评价的有效性.      

基于蚁群优化的长短时神经网络变外形飞行器故障模式识别

变外形飞行器机械结构复杂,在变外形过程中发生故障的概率大,传感器测量成本高,针对这些问题,提出了一种基于长短时神经网络进行飞行器测试故障诊断的方法。首先根据变外形飞行器的气动参数模型和非线性动力学模型,构建变外形飞行器执行机构故障特征数据库。然后针对变外形飞行器发生故障时的序列化特征数据,提出基于长短时神经网络的执行器故障诊断框架。利用蚁群优化算法对网络训练的超参数进行优化,提高故障诊断的准确性与泛化性。通过仿真验证了该方法可实现变外形飞行器的低成本,高效率,高精度的故障快速定位。     

面向航空电子云的混合式时间同步算法

针对航空电子云对时间同步的需求,建立了相应的网络模型、时钟模型和延时模型.给出了节点在不同网络状态下的同步操作流程,基于贝叶斯估计对同步消息的接收处理时间进行补偿,结合集中式同步和分布式一致同步机制,提出了混合式时间同步算法.通过仿真实例比较了该算法与传统同步算法的性能.对比结果表明,该算法在具有更高同步精度和最高收敛速度的同时,仍然能够在链路失效率低于50%的情况下维持与传统分布式算法相当的鲁棒性.该算法为解决航空电子云的时间同步问题提供了参考.     

基于灰色理论的复杂系统多故障模糊诊断

航天、核电等复杂系统源发故障概率通常难于获取,由此导致基于最大后验概率准则的诊断方法失效。针对上述问题,从测试可靠性先验概率入手,提出了一种基于相关矩阵和灰色系统理论的故障诊断方法,通过对系统建立故障-测试相关矩阵,生成有排序的测试报警概率矩阵,并利用灰色关联度衡量测试结果向量与故障特征向量的接近度,实现了对多发故障的模糊诊断。实验结果表明,该方法在诊断指标权重调整、诊断精细度、重点关注故障检出等方面优势明显,诊断结论正确率满足实用需求。