面向航天器在轨管理的混合智能诊断系统设计

针对目前航天器专家系统普遍存在的"知识获取瓶颈"、"处理效率低"、"知识结构直观性差"等问题,介绍了一种新的混合智能诊断系统。该系统在使用基于规则推理进行故障征兆识别的基础上,一方面利用案例推理技术实现故障的快速诊断;另一方面利用故障树分析法给出详细的推理过程和推理结果。文中介绍了这种混合智能诊断系统的系统构成、诊断流程和推理算法。     

基于BOM的航空设备故障诊断系统模型研究

针对目前航空设备故障诊断系统中故障管理不精确、诊断知识获取困难、故障信息缺乏利用等问题,引入物料清单(BOM),构建了故障诊断模型。该模型包括知识获取、知识推理和知识挖掘三个核心过程。其中,在知识获取方面,提出基于BOM构建故障树,从而解决知识获取困难的问题;在知识推理方面,采用正向推理策略,由故障现象推出故障原因;在知识挖掘方面,研究了基于BOM的数据挖掘在企业各部门中的应用。总的来说,基于BOM的故障诊断系统能够实现航空设备故障的全生命周期管理,提高设备故障诊断的精确化水平。     

基于事例优化的故障树诊断

论述了在MD11飞机排故维修专家系统中利用事例推理中的信息优化故障树方法,从而加速深知识的推理过程,可以有效解决诊断过程中时间要求短,诊断困难的问题.提出了故障树优化的诊断模型,最后用一个实例说明此模型的可行性.     

航天测控网设备通用故障诊断系统研究

为解决航天测控设备故障诊断系统通用性不强、知识获取能力不足、推理效率低等问题,提出了一种基于二叉故障树的航天测控网设备通用故障诊断系统,分析了通用系统的体系结构、可视化二叉树的设计模型和生成流程,探讨了通用诊断系统的知识获取方法、推理机制等关键技术。知识库基于可视化二叉故障树,通过最小割集的自动求解和知识的自动转换,能够有效获取诊断知识;推理机采用正向推理机制和基于阶段事件重要度的二级推理模式,有效提高了推理效率。通过在多型号航天测控网设备故障诊断中的应用,验证了该系统的有效性。     

用于故障诊断的模糊Petri网

基于一般 Petri网理论、故障树技术和模糊集理论 ,建立了适用于故障诊断的模糊 Petri网理论体系 ,并用于 FMS的故障诊断实例中。该方法具有直观、表达能力强、易于推理 ,能准确地描述故障现象的性质及故障空间的关联     

航天器智能诊断系统开发研究

提出了基于故障树的故障报警方法和诊断方法,提出了面向故障树的报警知识和诊断知识表示方法及相应的报警和诊断推理策略,最后,在Windows环境下,用BorlandC++实现了一个原型系统,并通过对“实践-四号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

基于单故障叠加的航天器故障数据仿真方法

针对测试故障诊断系统可靠性的问题,在传统基于对故障航天器的参数估计模拟的故障数据仿真基础上,提出一种基于单故障叠加模型的航天器复杂故障数据仿真方法,新型数据仿真方法能够在有限次迭代的情况下逐次逼近仿真航天器故障数据,对航天器故障的仿真实验证明,该方法可广泛应用于各类航天器故障诊断系统的测试过程。     

三种系统可靠性评估方法的比较与分析

故障树、故障Petri网和贝叶斯网络是评估系统可靠性、安全性的三种重要模型。其中,故障树在工程中应用最广,而后两种模型其各自具有不可替代的优点,可以弥补故障树在实际应用中的不足。在介绍三种模型的基础上,通过对故障树向故障Petri网转化方法、故障树向贝叶斯网络转化方法的研究,给出描述三种模型的典型逻辑关系等价结构图的表格,揭示三种模型的内在联系。结合该表,提出故障Petri网向贝叶斯网络的转化方法。同时,利用上述三种模型对导弹发动机故障进行对比分析,结果表明故障Petri网使故障传播过程一目了然,而通过故障Petri网络或故障树转化而来的等价贝叶斯网络可计算出更多定量结果。     

某型航空发动机振动故障树的建立

针对某型发动机结构特点以及装配过程中与振动相关要素的分析,建立了该型发动机振动故障的故障树,依据故障树对该型发动机生产过程中常见振动故障案例进行了分析,总结出该型发动机常见振动故障诊断及排除方法。     

基于面向对象的故障诊断专家系统模型研究

讨论了一种基于面向对象技术和专家系统理论的飞机起落架故障诊断模型 ,并且给出了整个系统模型的具体结构框架。着重讨论了总控系统的结构、控制方法、工作流程和子系统的知识面向对象的表示和推理。并且 ,以波音 737飞机起落架刹车系统的故障为例 ,具体分析了它的故障树结构 ,并用c 语言实现了该故障树面向对象的表示     

基于故障树分析法的某型直升机故障诊断专家系统设计分析

介绍一个应用于某型舰载反潜直升机的基于故障树分析法的故障诊断专家系统。首先讲述了系统的开发背景及总体结构 ;其次阐明了故障树分析法的基本原理 ;最后详细描述了知识库的构成以及推理机的工作机制。本系统不但具有故障诊断的能力 ,还具备较强的自学习的功能。     

航天器在轨故障特征数据生成方法

针对故障特征数据模拟生成算法与航天器的原理、模型关联度高,航天器状态描述模型不成熟、难以应用于工程实践的现状,根据反映航天器在轨故障的遥测数据表现形式和变化时间长短,将航天器故障进行分类。从遥测数据变化的角度,针对每类故障遥测数据的变化特点,研究了符合每类故障数据变化规律的故障特征数据生成算法及基于WEB服务的故障特征数据生成原型系统实现方式。生成的故障特征数据在故障检测、诊断与预警等方面得到成功应用,使航天器对象、状态演化规则和测控信息产生等故障输入数据更接近真实的动态特征。     

基于分层传递系统模型的航天器故障诊断方法

 针对传统的传递系统模型在航天器自主诊断系统中只能表示单一粒度诊断知识,知识表示的完备性差,导致诊断结果的分辨率不高,且诊断系统执行效率低的问题,提出了分层传递系统模型和诊断方法。为了保证不同粒度诊断知识的完备性表示,将系统模型按不同粒度和结构关系进行分层。通过自顶向下的递归搜索,先监测系统异常,再匹配故障类型,逐层缩小搜索空间,最终找出故障候选集和故障的层次关系。同时为了减小计算规模,在诊断过程中引入了分离策略,降低实时诊断计算量。应用该方法建立了某卫星测控分系统模型并进行故障仿真,结果表明该方法可以增加模型知识表示的完备性,并能有效提高诊断效率和结果的分辨率。     

基于分层有向图的航天器故障诊断

针对航天器在轨故障诊断系统在实时性、准确性和完备性上的要求,提出了基于分层有向图的新的定性诊断方法。采用有向图分层策略,减小故障源搜索空间的大小;利用故障传播路径上的测试节点间的定性关系,回溯搜索不相容支路找出故障源候选集合,并且通过部件故障概率和故障传播的权重对候选故障源进行故障可能性的排序。应用提出的方法,建立了某卫星一次电源系统的定性诊断模型,并进行了故障诊断的仿真测试。结果表明该诊断方法是高效的,诊断结果准确而且完备。该方法适用于航天器在轨故障诊断。     

某型涡轴发动机的故障检测和诊断集成系统

介绍了气路分析法、人工神经网络和故障树分析法在航空发动机故障诊断中的应用 ,描述了采用这些方法开发的状态监视与故障诊断系统的结构、界面、数据库系统、神经网格和故障树     

一种基于知识推送的故障诊断系统

分析了基于知识的故障诊断,针对现有系统不能主动将知识在适当的时候传递给决策者的缺点,提出了一种基于知识管理的、以数据流驱动的、知识主动推送的故障诊断系统的体系结构,分析了其主要层次结构及知识的组织和管理,提出了以数据流驱动的知识主动推送方式.建立了知识主动推送的控制模型,开发了知识管理和数据流驱动的集成原型系统,并以液体火箭发动机试车台的故障诊断为例,实现了基于知识推送的故障诊断系统,后续实验证明了该方法的有效性.      

状态关联及其在故障树自动建造中的应用

为了对状态关联复杂的系统进行精确的故障诊断 ,需要开发包括状态关联的故障树自动建造方法。提出了描述状态关联关系的状态树与状态关联矩阵 ,依据状态关联设置了状态叠加算子 ,描述了状态关联在故障树自动建造中的应用