基于多信号模型的故障诊断算法研究

多信号模型是一种简单而有效的系统建模表示方法,在测试性分析与故障诊断领域得到了广泛的应用;本文结合示例给出了多信号模型的建模和分析过程,并由多信号模型得到了故障-测试相关矩阵;在信息熵理论的基础上,通过定义新的目标函数,本文对最优测试序列的生成进行了具体算法分析,并由此得出了最优诊断树,与TEAMS工具箱的仿真结果一致;和其他方法相比,该方法不仅结果更加优化,而且效率更高,易于计算机编程实现,对测试性分析工具的研发具有一定的参考价值。     

复杂电子系统的TEAMS测试性研究

系统测试性是准确地判定产品工作状态并隔离其内部故障的一种设计特性,多信号模型是利用分层有向图表示系统属性的因果关系,对系统故障传播特性建立的模型.采用多信号模型描述复杂电子装备的因果依赖关系,在故障空间使用TEAMS建模并进行测试性评估,可高效灵活地构建复杂电子装备的故障诊断模型,提高电子系统测试的故障隔离率和覆盖率.多信号模型建模方法简单,诊断速度快,能够改进系统的测试性,可应用于复杂系统的测试性设计、故障模式影响与危害度分析、TPS开发、故障诊断和测试性评估等,适应现代复杂电子系统的故障诊断需求.     

飞机实时故障诊断建模方法研究

结合多信号相关模型和分层测试策略,提出了一种用于复杂系统实时故障诊断的分层相关建模方法;并就相关矩阵的生成,提出了矩阵传播算法,可有效提高建模效率。     

基于多信号模型的电路板TPS开发方法研究

结合电路板测试程序集的开发现状和开发经验,提出了一种基于多信号模型的电路板TPS开发方法;首先给出了多信号模型方法的定义和表示,然后结合示例根据其有向图得到组成单元故障和测试之间的相关矩阵,最后通过相关矩阵的简化和测试的优选制定出被测电路板的故障诊断策略,完成电路板TPS开发;该方法通用性好,适用于不同类型的电路板和武器系统其他装备;实践证明,该方法提高了电路板TPS开发效率和质量,降低了对开发人员的要求。     

基于TEAMS和IETM的武器控制系统故障诊断与维修设备的设计

针对当前武器控制系统在舰员级和中继级故障诊断与维修时依据经验和依赖研制厂家的问题,在对武控系统测试性分析的基础上,利用TEAMS软件,构建了多信号模型并进行了修正;通过对现场级维修保障的需求分析,利用Raytheon公司的AIMSS开发平台,设计了故障诊断与维修设备的IETM主题框架,实现了TEAMS的故障诊断策略的嵌入和解析,最后根据使用需求,开发了故障诊断与维修设备的硬件集成;应用表明,该设备能定位武控系统故障和提供维修策略,大幅提高基层装备自主保障能力。     

基于TEAMS和IETM的武器控制系统故障诊断与维修设备的设计[BT)]

针对当前武器控制系统在舰员级和中继级故障诊断与维修时依据经验和依赖研制厂家的问题,在对武控系统测试性分析的基础上,利用TEAMS软件,构建了多信号模型并进行了修正;通过对现场级维修保障的需求分析,利用Raytheon公司的AIMSS开发平台,设计了故障诊断与维修设备的IETM主题框架,实现了TEAMS的故障诊断策略的嵌入和解析,最后根据使用需求,开发了故障诊断与维修设备的硬件集成;应用表明,该设备能定位武控系统故障和提供维修策略,大幅提高基层装备自主保障能力。     

对多信号模型中故障模式建模方法的改进研究

多信号模型是一种简单而有效的系统建模表示方法,已被美国QSI公司引入其TEAMS(测试性工程和维修系统)软件中用于系统测试性分析和预计、可靠性分析以及故障诊断等.论文分析了TEAMS软件中多信号模型故障模式建模和故障-测试相关性分析中存在的问题,提出了将故障模式由组元节点的构成层次变更为与组元作用信号相关联的组元节点属性的解决方案.通过分析表明,新的故障模式建模方法能够明显提高测试性建模与分析的准确性且易于计算,并有利于扩展和增强故障分析功能.     

基于ULV更新算法的DS-CDMA自适应检测研究

通过研究多径信号码空间和数据矢量空间,采用噪声子空间技术进行异步DS-CDMA系统期望信号矢量估计,以利于把盲线性滤波优化技术应用于稳健的干扰抑制。提出一种修改的ULV更新算法进行噪声子空间跟踪,该算法不需要相关矩阵的秩估计,直接估计噪声子空间,不进行信号子空间跟踪。仿真结果验证了该文算法的有效性。     

基于多信号流模型的雷达BIT测试能力分析

多信号模型是一种简单而有效的系统建模表示方法,提出基于多信号流模型的雷达BIT进行验证方法。介绍多信号流模型的定义和表示,分析运用该模型对雷达模块（电路）的建模、相关矩阵简化、对其测试性功能实现原理进行了解析,并以某型雷达截获控制电路为例进行验证。结果表明,多信号模型能给出一个全面的测试性评定结论,对系统测试性分析具有价值。     

小波分析及其在电力系统扰动检测中的应用

文章介绍了小波变换的基本原理和一种小波变换的快速算法——Mallat算法。在此基础上将其应用于电力系统中的电力信号的检测和故障诊断中,对故障信号进行分解与重构并用Madab进行仿真。仿真结果表明：利用小波分析诊断电力系统的扰动信号非常的精确。     

基于多信号模型的测试性分析方法研究

多信号模型是一种简单而有效的建模表示方法,用于系统测试性分析、故障诊断等;在产品结构的基础上以分层有向图表示信号流向和各组成单元的连接关系,通过定义组成单元、信号、故障模式、测试等建立多信号模型,获取故障与测试之间的相关性来实现对产品的测试性分析;结合示例介绍了多信号模型的表示方法,给出故障-测试依存矩阵以及未检测故障、模糊组、冗余测试、隐藏故障、冒充故障、故障检测率和故障隔离率的具体分析过程和算法;算法分析结果与应用TADS软件分析结果相一致。     

基于多信号模型和盲源分离的复合故障诊断方法

利用多信号模型可简明表征系统因果关系以及盲源分离算法可提取系统本源信息的特点, 提出一种新颖有效的复合故障诊断方法. 首先, 针对复合故障下多信号模型出现冗余测试和故障模糊组的情况, 应用盲源分离算法实现测点信息的盲分离, 基于盲信号重建多信号模型的因果结构; 其次, 理论分析了该方法对复合故障具有良好的可诊断性. 轧制过程AGC系统的实验结果表明, 所提出方法对双复合故障和部分多复合故障的隔离和定位准确率可达100%.

     

基于贝叶斯网络的车辆电源系统故障诊断方法

针对车辆电源系统测试点少且测试数据不完备的问题,提出一种多信号流图模型和贝叶斯网络相结合的故障诊断方法。利用多信号流图模型建立电源系统的故障诊断模型,得到系统故障源与测试信号对应的故障依赖矩阵,在此基础上,建立用于故障诊断的贝叶斯网络结构,根据历史数据完成网络的参数学习,并以故障后验概率最大为准则,实现电源系统的故障诊断。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于多信号流图的亚跨超声速风洞故障诊断方法

为了在风洞系统发生故障时实现快速准确的诊断与定位,提出了基于多信号流图模型的风洞测试性建模方法;针对风洞结构复杂、解析建模困难等特点,首先通过分析系统组成与设备的功能结构对风洞进行了层次性划分,并根据实际运行中出现的故障情况得到了风洞关键设备的FMEA结果;而后以FD-12亚跨超声速风洞为研究对象建立了系统的多信号流图模型,利用故障模式与测点对应关系建立了相关性矩阵;最后采用TEAMS-RT算法对系统的测试性水平进行了分析和评估,验证结果表明该方法对于风洞系统的测试性建模与故障诊断是有效的,为风洞系统健康管理相关研究提供了参考。     

基于概率阈的非冗余多故障系统诊断策略优化

针对传统的单故障假设无法诊断复杂系统多故障并发的情况,提出了一种基于概率阈的非冗余系统多故障诊断策略。首先对系统的相关性模型进行扩展,并删除低于概率阈的故障状态,建立非冗余系统的多故障测试诊断模型;其次在信息熵算法的基础上建立Rollout算法,获得了最优测试序列;然后建立故障诊断树并计算测试代价;最后以某机载电子系统为例验证了该方法的有效性。该方法可以在保证测试费用最小的情况下获得非冗余系统的最优测试序列。     

结合多信号模型与遗传算法的板级电路测点选取方法

针对传统的电路板测点选取方法需要的输入信息多、工作繁琐、效率低及难以得到全局最优解等问题,提出了一种基于多信号模型与遗传算法相结合的优化方法。首先,通过建立板级电路的多信号流系统模型,获取测点与对应板级电路组成单元的相关性矩阵,并对其进行进一步分析,得出测点组合的测试能力参数。在测点选取数量不大于给定值的情况下,选取测试能力参数作为遗传算法的适应度函数并进行优化搜索,以确定测点的优化选取方案。结合Multisim仿真软件进行低通有源滤波电路系统的故障模拟实验,仿真结果表明,基于多信号模型与遗传算法选取的板级电路测点组合对低通有源滤波电路中的绝大部分故障都有良好的检测和隔离能力,取得了良好的效果,同时该方法也适用于多种其他电路。     

一种动态环境下的互联网服务故障诊断算法

服务环境中的动态性会对故障诊断算法性能造成影响.为了降低这种影响,分析了服务环境中的动态性,提出多层管理模型建模服务系统:二分贝叶斯网络建立依赖模型和二元对称信道建模噪声.针对故障自动修复机制导致的动态故障集环境,在故障持续时间统计的基础上修正当前窗口内先验故障概率;针对动态模型环境,基于当前窗口内原始模型和观察症状时间建立期望模型.仿真结果显示,算法可以有效地诊断动态环境下的互联网服务故障.     

复杂电子系统可测性建模方法研究*

通过比较电子系统建模方法,提出基于多信号模型的可测性建模方法。以典型的电子系统雷达发射机为例,详细介绍可测性建模方法,通过模型得到该系统的故障测试依赖矩阵,为复杂电子系统进行可测性分析提供了条件,同时也为雷达系统故障诊断提供依据。