基于BBN的故障定位技术

故障定位的目的是帮助程序员寻找引发失效的原因或故障位置,以加快调试过程.故障和失效间的关系往往非常复杂,难以直接描述故障到失效的转化.分析了采用差异分析的方法,提出基于可疑模式,构建故障推理贝叶斯网络,节点由可疑模式及其方法调用者构成;介绍了贝叶斯网络构建算法,各个相关概率的定义及BBN(Bayesian Belief Network)中各个边的条件概率计算公式.基于推理算法,得到包含故障的模块,并计算得到每个模块包含故障的概率.提出评价方法,并进行了实验验证,取得了平均0.761的定准率和0.737的定全率,定位结果良好有应用价值.     

非相似余度飞控计算机

从容错的角度介绍了Boeing777和A320的数字飞行控制计算机系统。Boeing777和A320的飞控计算机都采用了非相似的余度技术,能容忍软件和硬件的共态故障,但在每个计算机的功能分配和整个飞控计算机系统的余度结构编排等方面体现了各自的特点。用广义随机Petri网描述了Boeing777余度结构和容错动态过程,并进行了系统的可靠性计算和容错度分析。针对中国"大型飞机"容错飞控系统的设计作了分析和建议。     

基于神经网络和专家系统的电传操纵系统故障诊断

提出了一种神经网络与专家系统相结合的故障诊断方法,研制了相应的诊断模块,并在某型飞机电传操纵系统的故障诊断中得以实现。在实物仿真和实际诊断实例中,该诊断模块均达到了很好的效果。从而证明了所提出的方法作为一种诊断策略,可作为飞机电传操纵系统快速故障诊断的基础。该故障诊断方法可推广应用到其它同类飞机的故障诊断当中,为现代航空维修保障的故障诊断提供了一条有效的新途径。     

航天器动力学环境试验故障诊断专家系统

文章概述了对卫星及星上组件进行振动环境试验现有的故障诊断方法,并阐述了建立经济、有效的航天器故障诊断专家系统的重要性。提出了航天器故障诊断专家系统的研究方案,并通过对卫星结构模型的应用,验证了将小波系数作为故障诊断特征向量的可行性。利用此系统可在航天器研发过程中提高航天器结构的可靠性,缩减用于排查故障的时间与财力,缩短卫星研制周期。     

ANN和GA混合算法在故障诊断中的应用

介绍了ANN和GA的混合诊断算法,采用双重GA循环优化神经网络的结构和连接权重。设计提出了ANN和GA的混合方法的计算机流程图,运用三层前向神经网络执行诊断功能,并给出了混合算法在某型导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用实例分析。     

用于识别两颗故障卫星的RAIM算法

提出了一种可以识别两颗故障卫星的接收机自主完好性监测算法.将最优奇偶矢量法应用于两颗故障卫星识别,指出由于故障偏差可能会抵消而使得正确识别率较低.对最优奇偶矢量法进行了改进,利用对单颗卫星故障敏感的最优奇偶矢量对所有可能的两颗故障卫星组合分别构造两个新的奇偶矢量,用于两颗故障卫星的检测和识别.计算机仿真结果显示,改进后的算法与直接利用最优奇偶矢量法相比,可以显著提高两颗故障卫星正确识别率,识别率可超过90%.同时,改进算法的奇偶矢量构造方法简单,计算量将减少90%以上,更有利于工程实现.      

控制系统继电器可靠性分析与措施

试验系统可靠性是以系统各元器件的可靠性来保证的,所以对于系统、设备所构成的某个部件（器件）从理论上进行可靠性分析、讨论,并加以认识和重视是具有重要意义的。文中针对某型号发动机试车台控制系统使用的继电器进行了可靠性论述与分析,主要从故障模式、影响及危害性分析（FMEA）、故障树分析（FTA）等方面进行失效分析,并提出了相应对策与措施。     

磨粒分析技术及其在发动机故障诊断中的应用

基于显微形态学方法的磨损微粒显微分析技术是近年来出现的解决发动机磨损故障诊断问题的新方法之一。应用形态学分析方法建立一套磨粒显微特征描述体系提取磨粒特征信息,作为磨粒识别的信息基础,可以准确地完成磨粒自动识别。基于发动机润滑系统磨粒分析的结果和颗粒摩擦学理论,比较准确地评估出发动机接触磨损部件的磨损状态,进而诊断或预测此类磨损故障;另外,此项分析诊断技术在发动机气路磨损故障诊断中也具有潜在的应用前景。      

多传感器斜置系统故障检测的奇偶向量补偿方法

提出采用神经网络对多传感器斜置组件的奇偶向量进行补偿,从而消除安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对奇偶向量的影响,提高系统对小幅值故障检测与隔离的准确性.基于神经网络的方法与卡尔曼滤波、偏差分离估计方法相比,不需要各项误差的动态模型和噪声统计特性.神经网络采用有一定时间延迟的样本进行在线学习时,利用补偿后的奇偶向量能够检测出有一定斜率的斜坡型故障.      

基于DTW的涡扇发动机气路故障定量诊断方法

提出了一种利用动态过程信息对气路故障进行定量诊断的新方法.采用动态时间规整(DTW, Dynamic Time Warping)技术,对动态测试样本同已知的故障模式进行相似性度量,充分利用发动机的过渡态特征信息,实现了发动机气路部件故障的定量诊断.结果表明:这种方法的漏报率和误报率低,具有很高的诊断准确性,对测量噪声和其它不确定性具有很好的鲁棒性.