批次定检设备故障诊断的贝叶斯方法研究

针对机载设备故障诊断定位率低的问题,提出充分利用先验故障信息指导批次定检的思想.通过研究批次定检机载无线电设备的失效规律,运用贝叶斯方法对小子样情况下的故障概率进行估计,建立了以各模块的故障概率来指导下一步故障检测的机制.针对不同情况提出3种指导方法并进行了仿真计算,结果表明可显著提高故障的一次定位准确率,减少故障查找时间,具有较高的工程应用价值.      

基于RBF神经网络的控制电器元件故障诊断

针对控制电器元件故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,提出了基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network)的控制电器元件故障诊断方法.在分析控制电器元件故障机理和失效形式的基础上,提取出描述故障类型的典型故障特征矢量.给出在获得足够多故障信息的情况下,运用RBFNN进行故障诊断的模型及整个故障诊断算法的实现过程.为了验证故障诊断模型的有效性和合理性,利用训练好的RBFNN对故障特征矢量进行识别.仿真结果表明,RBFNN能克服诊断过程中容易陷入局部极小的缺点,并能满足故障诊断的快速性和准确性要求.      

基于键合图模型的SHA/EMA余度系统的故障诊断

针对液压伺服作动器（SHA）和机电作动器（EMA）组合的余度系统中故障模式复杂的问题,采用基于键合图模型的故障诊断方法,可以诊断出系统中多种参数故障。首先建立SHA/EMA余度系统的行为模型,然后根据因果关系倒置法转换成诊断键合图模型,进而推导出计算残差的解析冗余关系式（ARR）,并创建故障特征矩阵（FSM）作为故障隔离的依据。联立行为模型和诊断模型对可隔离故障进行诊断,并通过ARR估计故障参数以诊断不可隔离故障。选取典型故障进行仿真验证,结果表明可隔离故障和不可隔离故障均被成功隔离,验证了所提方法对SHA/EMA余度系统的故障诊断是有效可行的。      

非线性系统多故障诊断方法

给出了非线性系统的一种基于模糊奇偶方程的多故障诊断方法.解决了非线性系统中同时出现多种故障时的故障检测与识别问题.首先构造线性系统的全解耦奇偶方程,再应用T-S模型融合非线性系统各个工作点处的线性模型的全解耦奇偶方程得到模糊奇偶方程.模糊奇偶方程产生的残差仅对一个执行器故障敏感、对一个传感器不敏感,而对其他执行器不敏感、对其他传感器敏感.将传感器和执行器故障模型表示成偏差的形式,根据残差信息可以估计出故障的模型参数.给出了应用递推最小二乘方法对各故障模型的参数进行估计的方法.给出了铁路牵引控制系统的感应电机仿真实例.结果表明,新方法能够对传感器故障和执行器故障同时存在的多故障进行诊断.     

基于可诊断性约束的测点优化配置研究

为提高卫星的安全性和可靠性,适应在设计阶段对故障诊断进行考虑的需求,以动量轮为例,将故障可诊断性作为优化目标,提出基于DM分解技术的测点优化配置方法,并给出故障可诊断性评价的相关定义.分析动量轮模型和故障,建立动量轮的结构模型;采用DM技术对动量轮的结构模型进行分解,并分析动量轮模型的解析冗余关系;在对各故障的可检测性和可分离性进行分析的基础上,根据结构模型的偏序关系,获得使故障具有可检测性和可分离性的最小传感器集合;给出故障可诊断性评价的定义,并针对两种传感器配置情况,进行可诊断性分析.本文所提方法为设计阶段开展故障诊断的研究提供了借鉴和参考.     

小卫星多级故障诊断系统设计

提出一种基于模糊神经网络的小卫星多级故障诊断系统,利用多级的方式对小卫星的故障进行诊断。其中第一级采用模糊聚类的方法,将故障定位于模块级;第二级采用模糊径向基神经网络,完成故障的部件级定位。最后用该故障诊断方法针对卫星故障仿真系统做了实验,对其预设故障进行了诊断,诊断结果与仿真系统预设故障完全一致。实验表明:多级故障诊断结构提高了故障诊断的系统性、准确性并大大降低了故障诊断中的计算量。     

基于分布式专家系统的运载火箭故障诊断技术

针对运载火箭结构庞大,各分系统纵横交错、相互耦合的特点,基于分布式专家系统思想,提出了一种分布式运载火箭故障诊断技术方案.该方案采用产生式知识表达技术,将专家知识通过由测点表、征兆表、规则表和结论表组成的4表结构来表示,具有表述清晰、易于扩展和移植的特点.推理机制采用分布式推理和分级推理相结合的方式.分布式推理将运载火箭的系统级故障与各分系统级故障分别同时进行诊断,可有效提高诊断速度.分级推理将危害级别高的故障优先进行诊断,因此运载火箭一旦有危害程度大的故障发生时,可以及时发现、及时处置,从而使故障对系统的影响降至最低.      

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.     

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.     

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%。     

基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断

飞机飞行控制系统机电作动器（EMA）的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络（DWNN）的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。      

航空发动机传感器故障与部件故障诊断技术

结合局部学习思想与集成学习技术,提出了一种基于支持向量机-极端学习机-卡尔曼滤波器(SVM-ELM-KF,Support Vector Machine-Extreme Learning Machine-Kalman Filter)的航空发动机传感器故障与突发性部件故障诊断的方法.将改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机训练技术推广到分类机中,用于区分传感器故障与部件故障,使得该分类机具有一定的稀疏性.对于传感器故障,利用ELM分类机对故障进行定位.对于部件故障,利用改进的卡尔曼滤波器对发动机各部件的健康参数进行估计,从而对部件故障进行定位.仿真结果表明,提出的故障诊断方法能够准确地区分传感器故障和部件故障,实现故障的有效定位,验证了方法的可行性.     

非规则轴承故障的动力学建模与仿真

针对现有轴承故障研究大多将故障简化为矩形凹槽或圆形凹坑等规则形状,与实际故障形貌存在较大差别的问题,以航空发动机转子系统为研究对象,从滚动轴承的实际故障形貌和复杂转子系统中主轴轴承易失效的客观实际出发,提出了非规则轴承故障的表征方法,并将其引入单转子-轴承系统动力学模型,建立了轴承内外圈非规则故障模型。利用数值计算的方法对含故障轴承转子系统的振动响应进行了分析,并研究了系统轴承在内外圈含有矩形故障和非规则故障的情况下,故障的周向宽度和深度对系统振动的影响规律。针对滚动轴承内外圈中存在的故障轴承损伤,制作了不同位置、大小的故障轴承,并将其引入转子系统开展试验研究,采集了不同旋转频率和故障尺寸下的系统振动数据,通过与数值仿真结果的比较,充分验证了非规则轴承故障动力学模型的正确性。      

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。     

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。     

基于双观测器的卫星姿控系统敏感器故障隔离

卫星的姿态测量部件通常包括光学敏感器和惯性敏感器,这两类敏感器的故障隔离是卫星闭环姿控系统故障诊断的难点之一。利用双观测器方法实现两类敏感器的故障隔离,由卫星姿态运动学方程可知,这两类敏感器的输出存在解析冗余,可建立一个"虚拟"系统。对这个系统设计两个不同的观测器,其中一个是Kalman滤波器,能检测两类敏感器的故障;另一个是隔离观测器,能检测光学敏感器的故障,通过比较这两个观测器的输出残差,达到故障隔离的目的。将该方法应用于包含太阳敏感器、红外地球敏感器和陀螺的卫星姿控系统的故障诊断,数学仿真结果验证了这种方法的有效性。