基于TMSDG的民用飞机故障诊断隔离策略

 针对民用飞机排故时交互式故障诊断与隔离需求,在符号有向图(SDG)中补充状态节点的故障概率信息和未测状态表达,引入对测试节点的描述,提出了一种附带测试维修信息的SDG(TMSDG),给出了基于此模型的交互诊断流程。首先根据初始征兆获取可疑集,然后综合可靠性和测试代价等因素生成一种基于最小测试代价的诊断二叉树对初始可疑集进一步隔离。该模型能描述复杂系统中存在的状态关联和故障测试依赖关系,对其中故障进行交互式诊断和隔离指导。利用该方法建立了某飞机发动机高压引气的诊断模型,实验结果表明提出的方法有效。该方法适用于飞机的外场故障诊断与隔离。     

FSDG在测控系统下行信道中的诊断应用

针对纯定性SDG（Signed Directed Graph,符号有向图）模型的诊断方法因定量知识的缺失导致虚假解多、分辨率低的问题,将SDG定性模型与定量知识相结合,通过在定性模型中加入模糊隶属度与模糊相容度等定量知识,形成了定性定量集成模式的FSDG（Fussy Signed Directed Graph,模糊符号有向图）深层知识模型;并在此基础上,提出一种基于定性定量知识集成模式的故障诊断方法;最后应用该方法建立了某测站下行信道系统的FSDG诊断模型,并进行了故障诊断仿真.结果表明：该方法有效提高了诊断分辨率,具有诊断结果完备、准确性高的优点.     

多工况过程动态SDG故障诊断

通过分析多工况过程的故障动态特性,在符号有向图(SDG)中引入工况条件,补充对未测节点的表达,提出了一种新的定性描述模型——过程动态有向图,给出了建模方法和基于故障依赖性关系 D 矩阵的诊断流程.该模型满足了随工况变化调整结构和参数的需求,诊断算法解决了实际系统部分状态常常因未测量而造成信息缺失的问题.同时综合不同过程的SDG诊断能改善静态SDG模型定性推理分辨率.利用提出的方法建立了某民用飞机发动机引气系统的诊断模型并进行了诊断,结果表明该模型有效且实用.      

基于定性和定量关系的液体火箭发动机故障诊断

针对定性故障诊断系统的固有缺陷，利用模糊数学知识，在符号有向图上加入定量信息，形成定性定量模型，通过计算和比较被诊断模式对已知故障类型的模式的隶属度来确定系统的故障。该方法比较充分地利用了系统被监测参数的数值资源，对故障模式具有较强的识别和区分能力。     

基于变结构多模型的SINS/DVL组合导航算法

对于无人水下航行器来说,SINS/DVL组合导航是其主要导航方式,由于DVL自身作用距离的限制,虽然它可以在水跟踪模式下工作,但洋流速度作为其测量误差会导致SINS/DVL组合导航性能下降甚至失败.针对上述问题,基于有向图切换方法,设置洋流速度模型群,利用所设置的模型群切换策略对子模型群进行激活和终止,通过变结构多模型滤波算法对不确定性洋流速度进行实时估计,进而消除洋流速度对SINS/DVL组合导航的影响.对所提出的算法进行了仿真,仿真结果表明:变结构多模型算法与传统的交互式多模型算法相比,不仅减少了计算量(运行时间缩短了接近35％),提高了效费比,同时也提高了组合导航系统的精度,可以为高精度的组合导航系统提供参考.     

面向民用飞机排故的增强型符号有向图

针对民用飞机故障的动态特性及维修体制,在符号有向图（SDG）模型中引入动态元素,并融合系统结构模型,提出一种结构和参数能随工况变化而调整的增强型有向图（ESDG）模型。进而提出基于故障依赖矩阵的相容根树搜索算法与分层诊断策略,能解决实际排故中常常因部分状态未测量而造成诊断信息缺失的问题。该方法能满足分级维修中不同诊断精度的要求。多个工况的综合诊断进一步提高了推理分辨率。最后以某民机发动机引气系统为实例说明了该方法的有效性。     

飞机维护信息产生逻辑的解析

目前飞机故障诊断领域的研究多从飞机故障数据起始,对飞机故障如何产生和处理少有涉及。若缺乏对源头数据的分析,很难将故障诊断模型与机载故障触发逻辑有效匹配。为此,提出要采取飞机故障诊断模型和机载系统设计思路相吻合的故障诊断模型设计方法,对机载系统的故障产生逻辑和处理方法进行了解析,为下一步故障诊断奠定基础。     

基于规则和故障树的故障案例库构建方法研究

基于案例推理的故障诊断方法适用于经验丰富的决策环境,在飞机维修保障领域应用广泛,但由于缺乏解析模型和诊断规则的支持,难以满足复杂故障诊断要求。而故障树分析法建立在设计原理的基础上,可信度高。为了提高故障诊断效率和准确性,以实现基于规则和故障树模型与基于案例推理相融合的诊断方法为目的,研究案例的组织和案例库的构建。根据飞机维修保障实际需求,采用基于故障树分析的方法,结合故障诊断推理规则,建立飞机故障诊断模型;将模型和经验知识相结合,提出一种基于规则和故障树的案例库构建方法,进一步完善基于案例的推理机制,提高故障诊断的精确性和有效性。该案例库已应用于飞机故障诊断系统,实现了交互式故障诊断和排故引导,验证了研究方法的可行性。     

基于FDG和GA的故障诊断技术在电子对抗装备中的应用

探讨了模糊有向图（Fuzzy Directed Graph,FDG）和遗传算法（Genetic Algorithm,GA）相结合的故障诊断技术及其在电子对抗装备故障诊断中的具体应用。根据电子对抗装备组件的实际状态,应用模糊理论得出各组件发生故障的可能性,建立电子对抗装备的模糊有向图,利用遗传算法搜索出模糊有向图中可能的故障传播路径。实践表明,该技术应用在电子对抗装备的故障诊断中是行之有效的,取得了较好的诊断结果。     

基于谐波小波包和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断问题开展研究,设计了基于谐波小波包和支持向量机（SVM）的新型诊断方法.与传统的时频特征提取方法相比,谐波小波包具有盒状频谱和无限细分的优势.首先对滚动轴承的振动数据进行谐波小波包分解,利用各频段的小波分解系数计算特征能量,归一化之后作为特征向量,为设计的多类SVM模型提供训练样本和测试样本.利用SVM的非线性映射能力,将三个二分类器相组合设计了基于二叉树的多类SVM模型,实现了对滚动轴承的故障诊断.最后,利用Case Western Reserve University电气工程实验室的滚动轴承试验台的振动数据对设计的诊断方法进行了验证.结果表明,设计的诊断方法比传统的方法具有更高的准确率.     

一种新型高效容错体系结构的研究与实现

由于辐射而在电路的时序逻辑部分和组合逻辑部分产生的逻辑软错误已经逐渐成为阻碍系统可靠性和稳定性的主要威胁。提出了一种结合了基于主／g．1atch设计和改进的时间冗余策略两种技术的容错体系结构，通过ISCAS’89测试基准电路进行验证并对实验结果的分析发现，该容错体系结构获得了很高的容错性能。     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。     

广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究

针对冗余捷联惯导的故障诊断问题，研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法。该方法在传感器输出数学模型未知的情况下，仅通过传感器之间的冗余关系，利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断。仿真试验表明，利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障。该方法不仅可以检测到单故障，还对多传感器同时发生故障具有一定的检测能力。     

基于振动传递符号有向图的齿轮箱嵌入式传感器优化配置模型与算法

针对嵌入式条件下振动信号的采集方式、传递路径与传统方式不同的特点,采用有限元仿真方法,分析了嵌入式传感下齿轮箱故障振动的传递特性,在此基础上建立了基于故障振动传递符号有向图的优化配置模型,并研究了基于粒子群优化的求解算法.案例仿真结果验证了上述方法的有效性,为在齿轮箱内部合理嵌入传感器提供了一种可行途径.      

数字电路板故障诊断方法

介绍了数字电路故障诊断向量测试法中功能测试和在线测试的具体方法。结合现代武器系统数字电路板的检测和诊断需要,分别阐述了数字组合和时序电路板、数模混合电路板及微处理器电路板的故障诊断策略及步骤。举例说明了故障诊断方法在数字电路板自动测试系统中的应用。     

涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。