一个基于故障树模型的诊断系统

提出一种基于故障树模型的诊断方法，并基于该方法实现了一个验证性的诊断系统。基于故障树的层次诊断模型，提出了确定性推理方法和可能性推理方法及面向故障树的基于框架和广义规则的混合知识表示方法。最后在ＣＯＭ－ＰＡＱ４８６微机上，Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下，用ｂｏｒｌａｎｄＣ＋＋实现了该诊断系统，并通过对一个电路系统实验台的诊断验证了方法的有效性。     

基于神经网络模型的学习诊断

基于故障树模型的诊断把故障树的底事件分成三部分：必然的故障源集（ＣＦＳ）、正常底事件集（ＮＥＳ）和可能的故障源集（ＰＦＳ），及如何进一步确定ＰＦＳ中各元素的状态（正常或异常）。在存在大量训练样本的情况下，可采用基于神经网络模型的学习诊断方法来确定ＰＦＳ中各元素的状态，并通过对某卫星能源系统故障模拟原理性试验台的故障诊断验证了该方法的有效性。     

大型无人机电源系统故障诊断专家系统

在以PXI总线和虚拟仪器技术为核心的测试系统平台基础上,针对大型无人机机载电源系统及典型配电结构,通过故障模式分析和故障树设计等手段,设计了适用于大型无人机机载电源系统的故障诊断专家系统来推理故障原因、定位故障位置和提出解决措施.在该系统中,建立了基于规则的正向推理专家知识库并引入置信度因子来解决故障的非精确推理问题.通过某型无人机电源系统的试验验证,本系统可有效提高测试的智能化程度,满足无人机机载系统的维修性、保障性要求.     

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

基于定性模型的故障诊断方法

基于定性模型的故障诊断方法，利用定性模型描述系统结构和定性地预测系统行为，并通过与实际行为进行比较，可推理得到系统的故障诊断结果。详细介绍了基于定性模型故障诊断方法的诊断机理、建模方式及优缺点。此外，还概述了该方法的研究与应用现状及发展趋势。     

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.     

神经网络专家系统在姿控系统诊断中的应用

为了解决传统专家系统在知识获取和推理方面的问题,提出了一种神经网络和专家系统相结合的诊断系统。采用主成分分析方法简化神经网络训练样本,进而优化网络的结构。采用神经网络集成技术,克服选取网络中间层节点数目及判断阈值的困难。给出了诊断推理过程和对诊断结果进行解释的方法。把此技术应用在了卫星姿控系统的故障诊断中,结果表明提高了诊断效率和诊断的正确率。     

基于神经网络模型的层次诊断方法及应用

对神经网络和故障诊断的层次分解模型进行了研究,把神经网络技术和层次分解模型相结合,利用神经网络来实现分层诊断。以卫星能源系统为背景,建立了该系统故障模拟试验台的层次分解模型,在此基础上构造了合适的分层神经网络,通过分层神经网络诊断系统故障,给出的两个实例说明了这种方法的有效性。     

基于仿真模板的控制系统可靠性分析

提出面向对象的计算机辅助故障模式影响分析(CFMEA)方法,建立了控制系统仿真模板,将其数据、操作和性能封装成一个对象,对象间通过属性进行因果推理,实现FMEA向故障树(FTA)的自动转换.引入控制系统性能可靠性概念,建立控制系统性能和功能综合可靠性模型,开发相应的解算方法.实例分析证明了基于仿真模板的控制系统可靠性分析的有效性, 综合了功能和性能可靠性分析的优点.      

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.      

基于故障树分析法的故障诊断专家系统

介绍了一个应用于卫星控制系统的基于故障树分析法的故障诊断专家系统,并描述了此专家系统的基本设计构想及实现方法。该系统既能完成不精确性逻辑推理,又能实现动态知识的过程描述,还能完成必要的复杂的数值计算。该系统也可以应用于其他领域的故障诊断。     

基于粗糙集理论的卫星故障诊断方法

卫星结构和控制的复杂性、独特性和诱发故障的多源性导致其故障诊断的困难．卫星的一种故障模式与许多症状变量有关,目前的故障诊断推理因未充分考虑症状变量的冗余变量而比较复杂．提出了基于粗糙集理论的故障症状约简新方法,用卫星故障实例研究了新方法的应用,结果表明该约简方法对消除卫星故障症状信息冗余、简化和优化故障诊断推理非常有效。     

基于ANN的故障诊断专家系统的应用研究

介绍一种基于ANN的设备故障智能诊断专家系统模型,探讨了该模型的基本结构和相应的推理机制及故障诊断策略,提出将设备故障分为低层故障和高层故障的思想以及相应的分层诊断、分块进行的诊断策略,并以MK9-5卷接机组为诊断对象,研究了该模型及诊断方法在设备故障智能诊断中的具体应用.     

空间实验室天地一体化故障诊断技术研究

航天器故障诊断不仅可以提高航天器安全性和可靠性，而且可以节约航天器安全寿命期成本。文中详细阐述了空间实验室天地一体化故障诊断系统方案。整个故障诊断体系由在轨诊断系统和地面诊断系统组成，在轨诊断系统具有部分自主诊断能力，地面诊断系统又分为系统级故障诊断和分系统级故障诊断。强调了基于模型推理技术(特别是多信号建模技术)在空间实验室天地一体化故障诊断系统中的重要性；最后指出了当前需要深入研究的建模技术及故障诊断系统的组件化和网络化等关键技术。     

基于Agent卫星故障诊断系统的开发研究

本文研究并建立了基于智能Ａｇｅｎｔ的分布式故障诊断系统模型,同时还研制了基于智能Ａｇｅｎｔ的卫星故障诊断原型系统。该系统客户机／服务器集成机制,满足故障诊断的工程需要。使多种软件相互通讯,多种诊断方法相互融,从而提供了新的故障诊断分析方法与手段,使并行同步多故障诊断成为可能。     

基于最小割集排序的航天器故障定位方法

针对故障树分析结果,根据Fussel-Vesely重要度值在0.5附近的基本事件优先考察的原则,区分最小割集,并对它们进行失效影响概率排序.应用该方法可有效地反映各最小割集引起顶事件发生的可能性大小,达到指导故障隔离、修复,提高诊断速度和诊断效率的目的.      

故障模式影响分析专家系统

介绍了应用人工智能和专家系统技术,建立一个依托专家知识,基于功能/硬件推理的,与故障仿真综合应用,并以故障诊断专家系统,专业CAD/可靠性CAD和可靠性信息系统为支持的故障模式影响分析专家系统FMEAES(Failure Model Effect Analysis Expert System)框架.详细论述了系统的功能、结构、其三大组成部分(预处理部分、FMEAES核心和后处理部分)的功能及其相互关系,故障模式选择、故障仿真和进行功能FMEA和硬件FMEA的处理流程,以及故障模式影响分析专家系统与其他系统的关系.      

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。