智能故障模式影响分析的推理研究

介绍了应用神经网络和专家系统技术,依托专家知识,基于功能/硬件而建立的功能关系模型图进行推理的智能故障模式影响分析系统。详细论述了其故障模式选择推理模型和应用神经元网络及其扩展技术建立的产品故障模式影响分析推理模型,并对推理流程进行了详细的描述。此外,对其系统结构、各组成部分的相互关系,及系统的功能流程也作了简要的论述。     

基于有向图模型的民机航空电子系统故障诊断

结合民机航电系统外场可更换单元或模块（LRU/LRM）的故障模式及影响分析（FMEA）、故障树 分析和实时性要求,设计了基于时间故障传播图（TFPG）的系统故障诊断元模型和领域模型,研究了基于逻 辑和时间一致性检验的故障诊断算法,使用后向推理和可信度度量列出候选故障集。以飞行管理系统为例,构 造了其功能失效的TFPG 模型,并通过仿真验证了基于TFPG 的诊断在滤除级联效应和关联驾驶舱效应中的有 效性。     

基于FF-SDG模型的飞机系统故障诊断方法研究

通过研究功能故障有向图分析(FF-SDG)方法及建模步骤,深入剖析基于FF-SDG模型的系统故障诊断方法,通过分析飞机系统组成部分的失效模式、机理影响分析、工作原理等,使用建模工具创建诊断模型,利用推理诊断程序来实现故障诊断推理,并以飞机发动机引气系统为例验证该方法的可行性。     

基于KG-KGCN的某型动力装置风险分析方法

针对动力装置危险因素众多、风险数据繁杂且利用率不高等问题，以故障模式、影响及危害性分析等数据为基础，提出基于知识图谱和图神经网络的系统风险分析方法及算法，利用事件的知识完成链接预测，推理出引发事件的原因及影响等，以实现其精准的统计分析。本文以某型发动机为对象，对其进行风险分析和推理。结果表明：该方法有效解决了传统方法存在的表单繁琐、分析单一等问题，结果更加准确和全面，可使分析效率提升60%以上；并可及时开展风险推理和预测，实现从事后分析向主动预防的转变，为动力装置的智能运维提供了有力支持。     

智能诊断的定量推理机制和最优推理环境

描述和分析了一种新的基于智能信息处理的故障检诊方法,可以处理复杂动态系统故障检诊面临的复杂故障组合模式和时间特性。从推理机制的量化和推理环境的优选两方面完善了该理论,使其诊断能力、实时性和适用范围都得到提高。推理机制的量化是通过引入概率信息实现的。考虑到诊断过程中可能出现新的故障。又进一步引入了候选项集合扩张机制描述该现象,并提供了相关的概率计算公式。推理机制定量化使得诊断结果可以精确度量,检诊过程也可精确控制。推理环境优选则是通过引入熵信息实现的,由此提高了诊断效率。     

某型飞机平显故障诊断系统的设计与实现

提出了基于知识库的某型飞机平显故障诊断系统.文中给出系统总体结构模型和面向对象模型,介绍了规则推理、神经网络推理和模糊逻辑推理的特点,并提出了三者并行推理的方法,其优点在于能节省推理时间并且各模块之间可以相互学习提高诊断能力.最后给出了系统的功能和实现方法.     

一种基于FMEA的故障诊断贝叶斯网络快速构建方法

贝叶斯网络(BN)建模问题一直是其在故障诊断应用领域的瓶颈,实际的工程系统中,贝叶斯网模型构建存在许多困难,提出一种基于故障模式影响分析(FMEA)的BN建模技术.首先,在分析现有FMEA所包含的故障信息基础上,提出基于单条FMEA记录的贝叶斯网络片段构建方法;然后,利用故障模式与故障原因因果传递关系将贝叶斯网络片段集成为系统贝叶斯网络模型;最后,以某型飞机前轮转弯系统为例进行BN模型构建和分析.结果表明:本文基于FMEA建立的BN模型不仅避免了传统建模过程中对大量工程经验的需求,并且突破了FMEA定性分析能力,能够有效融合多源信息对工程系统进行定量分析和故障诊断.     

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。     

基于故障分辨能力的火箭发动机测量参数选择方法

针对液体火箭发动机测量参数选择这一难题，提出一种基于模型的、提高故障分辨能力和系统可靠性的液体火箭发动机测点选取方法。基于发动机系统非线性静态特性数学模型，建立常见发动机故障下的故障特征库，并采用飞行数据验证其准确性；分别基于凝聚层次聚类算法、蒙特卡洛方法和失效模式影响分析（FMEA）构建了发动机测量特征子集的故障分辨种类数、鲁棒性和系统可靠性3种评价指标，并基于改进的多目标二进制粒子群算法（MOBPSO）开展优化设计。优化后的测点排布，可分辨故障从9种提高到13种，鲁棒性与原排布相当，风险指数略有上升；进一步探究了副系统混合比在故障分辨中的重要作用并分析其机理。本文提出的方法对其他复杂、闭环动力系统测量特征的选择具有较好的应用价值。     

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     

基于可靠性方法的智能故障诊断模型

介绍一种新的通用智能故障诊断模型。论述可靠性分析方法ＦＴＡ和ＦＭＥＡ与故障诊断的内在关系;基于ＦＴＡ和ＦＭＥＡ建立智能故障诊断模型;应用面向对象方法对此模型进行设计。     

基于STPA的飞机交流系统供电转换安全性分析方法研究

飞机交流发电系统是整机的主要电力来源,应对其进行完善的安全性分析。传统安全性分析方法对系统组件间非线性交互引起的安全问题关注较少,当研制型号支持数据不足时,存在分析遗漏风险。根据典型交流发电系统供电转换过程基本特点,基于STPA方法构建安全控制结构图,识别不安全控制行为（UCA）,引入相似系统的失效模式及影响分析（FMEA）结果,分析UCA致因因素和致因场景,使用时间自动机理论的形式化工具进行系统建模与验证;通过专家评判及事故对比来验证该方法的正确性。结果表明：在传统分析方法的基础上引入STPA方法,能够有效识别出不安全控制行为和事故发生的原因,该方法可以作为传统方法的有效补充。     

基于MBSE的通用质量特性建模分析技术研究

航空装备的可靠性、安全性、测试性分析在工程应用中存在大量重复性工作,如重复开展 FMEA 等;传统 FMEA 存在很多管理和技术问题,且 GJB/Z 1391—2006 中给出的功能及硬件 FMEA 方法自身也存在一定的技术缺陷,导致 FMEA 应用效果差,甚至很多外场真实故障应用传统 FMEA 是无法分析出来的。本文首先从 MBSE 角度着手,充分融合产品研制流程和通用质量特性的设计分析评估过程,以产品功能作为通用质量特性的输入,基于功能故障逻辑建模分析,对飞控系统功进行案例应用。结果表明：基于 MBSE 的通用质量特性建模分析技术可有效避免重复工作,并能解决“两张皮”问题。     

计算机辅助可靠性设计分析系统研究

介绍了以可靠性设计分析工作流程为主线,以可靠性数据库为核心,全面支持可靠性要求制定 (定性和定量要求 )、可靠性设计分析和可靠性设计分析咨询等工作,及与传统专业软件综合应用的计算机辅助可靠性设计分析软件系统。详细论述了该系统的功能和软件结构;软件支持的可靠性设计分析功能流程;与EDA、热分析等传统专业软件综合应用进行可靠性预计、FMEA等关键技术,及软件的特点。     

机载机电系统可靠性的计算机辅助分析方法

 为了提高机载机电系统的可靠性，机载机电系统常采用余度系统，以达到故障容错，进而实现整个飞机系统的高可靠性和安全性。开发适应于余度间耦合、动态性能降级的ReliaApp可靠性分析评价软件平台，通过有效综合故障模式影响（FMEA）、故障树分析（FTA）和Markov状态转移链法，实现不同容错设计方案的选择、机电系统的可靠性定量评价并给出系统的薄弱环节，为系统的余度配置和改进设计提供软件设计与评估平台，以确保飞机系统的高可靠性和安全性。实例应用表明该软件平台是飞机机载机电系统可靠性设计与评价有效的计算机辅助工具。     

A method of multi-objective reliability tolerance design for electronic circuits

Tolerance design plays an important role in reliability design for electronic circuits. The traditional method only focuses on the consistency of output response. It is not able to meet the needs of increasing development of electronic products. This paper researches the state of related fields and proposes a method of multi-objective reliability tolerance design. The characteristics of output response and operating stresses on critical components are both defined as design objectives. Critical components and their operating stresses are determined by failure mode and effect analysis (FMEA) and fault tree analysis (FTA). Sensitivity analysis is carried out to determine sensitive parameters that affect the design objectives significantly. Monte Carlo and worst-case analysis are utilized to explore the tolerance levels of sensitive parameters. Design of experiment and regression analysis are applied in this method. The optimal tolerance levels are selected in accord with a quality-cost model to improve consistency of output response and reduce failure rates of critical components synchronously. The application in light-emitting diode (LED) drivers indicates details and potential. It shows that the proposed method provides a more effective way to improve performance and reliability of electronic circuits.     

基于过程功率谱熵SVM的转子振动故障诊断方法

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性以及振动故障样本获取难的问题,在信息熵理论的基础上,融合了支持向量机(SVM)小样本、全局性和泛化性好的优点,提出了过程功率谱信息熵(功率谱熵)SVM的故障诊断方法。结合转子实验台,得到了4种典型振动故障在多测点多转速下的数据,通过计算提取了其功率谱熵特征值作为故障样本,即故障向量,并建立SVM诊断模型,对转子振动故障的类别、严重程度和部位识别诊断,验证了该方法在转子振动故障诊断方面效果良好。