基于互测PMC模型的强t-可诊断系统集团算法

定义了基于互测PMC模型的强t-可诊断系统，提出了一系列的性质和定理，提出了系统级故障诊断的集团算法，从而减少了系统级故障诊断的复杂度。     

设备故障可诊断性的研究与探索

设备故障可诊断性的分析对于设备的故障诊断具有重要的指导意义,因此,在对设备进行故障诊 断前,应首先分析该设备的可诊断性,然后决定是否有必要继续对设备进行诊断或应采取的方法和手段．对 此本文研究并探索了设备可诊断性的有关问题．首先提出了设备可诊断性的基本概念,并给出分析可诊断 性的一种计算方法;在此基础上,用实例分析了诊断模型和诊断精度对可诊断性的影响．研究表明本文所提 出的分析设备可诊断性的计算方法是行之有效的．     

对离散事件系统的共可诊断性验证

提出了一种验证离散事件系统共可诊断性的多项式算法,算法通过构建一个检验自动机来实现,将故障路径和正常路径提取出来进行对比。另外将传统的共可诊断性划分为两种情况分别处理可以提高算法效率。可分别用于验证系统的F-共可诊断性和NF-共可诊断性。复杂性分析和案例分析表明本文算法的计算复杂度更低。实验验证了本文方法的高效性和有效性。     

BGM故障模型的方程诊断算法设计

首先建立起BGM模型的方程定义形式,并在此基础上设计出了求BGM模型全体相容故障模式的方程诊断算法.该诊断算法在实施系统级故障诊断时与以往算法相比没有 “t-可诊断性“和“相信大多数“的诊断前提,因而较好地解决了以往诊断算法的适用范围问题.     

PMC模型下超立方体的一种条件诊断算法

诊断是一种提升互连网络可靠性的常用手段．条件诊断是假设系统中任一节点的所有相邻节点不会同时发生故障,这种诊断大大提高了诊断的有效性．提出一种在PMC模型下超立方体的条件诊断算法,通过广度优先搜索遍历整个超立方体,在遍历过程中通过相邻节点之间的诊断结果将超立方体节点分成若干个集合,再通过集合之间的关系和集合中所含元素的数量识别出故障集合和无故障集合．对于n维超立方体,节点数为N,该算法的时间复杂度为O(N²)．     

系统故障的可拓诊断方法

利用可拓方法,建立了系统故障诊断的定性分析与定量分析相结合的方法,为利用计算机进行故障诊断提供了可行的物元模型．     

可修系统可靠性模型研究

近年来,可修系统逐渐成为可靠性理论的研究热点。很多学者从不同方面对可靠性理论中可修系统进行了研究。文章主要介绍了可修系统建模的一般方法及常用求解方法,同时介绍了可修系统模型分类、研究现状以及发展方向。     

基于诊断器的可诊断性增量测试方法

在离散事件系统的基于模型诊断中,提出了一种增量的可诊断性判定方法,用于提高可诊断性判定的效率。通过在状态上反向传播故障标签的方法,建立预诊断器。在预诊断器模型上,结合虚拟在线的观测窗口,增量进行可诊断性判断,决定是否对当前状态剪枝。提出增量算法,并证明该算法的正确性。实验验证增量可诊断性算法的效率,并实验研究了增量窗口大小对增量可诊断性判定效率的影响。     

可拓诊断算法及其应用研究

针对传统故障诊断方法存在知识库维护困难、模型复杂、计算量大的缺点,提出了一种基于可拓理论的故障诊断方法.该方法应用物元概念建立了故障诊断对象定性描述的物元模型,利用关联函数定量计算待测对象对于每一种故障模式的关联程度,进而判断可能的故障模式,同时给出了可拓诊断算法的详细流程并验证了可拓诊断方法的有效性.实验结果表明,基于可拓集的故障诊断算法模型简单,诊断结果准确,可以在实际应用中发挥积极作用.     

一个基于实际网络的系统级故障诊断算法研究

系统级故障诊断在网络中的应用很重要,至少国内外在算法的研究上已进行了大量的工作,提出了很多诊断算法.本文基于实际网络设计并实现一个故障诊断算法,对系统级故障诊断从理论到真正的实际应用,起到了有益的促进作用.     

基于贝叶斯理论的复杂系统快速诊断算法

针对系统结构复杂、维修保障难度大,多具有不确定性(不完整性)信息、多故障和关联故障等特点,融合贝叶斯理论和策略优化算法的优势,提出一种混合快速诊断算法.将诊断任务分解成若干单故障子任务,对子任务用故障树和贝叶斯网络分别建模,根据贝叶斯-蒙特卡洛算法获得先验概率,进行诊断推理分析,获得系统故障薄弱环节,同时运用综合策略优化算法,对故障原因进行诊断策略优化,以实现快速诊断为目的.以电控发动机复杂系统为例,对混合快速诊断算法进行应用研究,验证了该算法的正确性和有效性.     

汽车自动变速器故障诊断专家系统的研究

汽车自动变速器是集机、电、液于一体的系统,其故障诊断难度大,故障诊断专家系统是目前汽车自动变速器故障诊断技术的发展方向。利用产生式规则和框架表示法构建知识库,建立自动变速器工作异常故障树并应用正向推理机制对专家系统进行了设计,以Visual Basic 6.0、Microsoft Access 2003为编程语言开发了自动变速器故障诊断专家系统。     

一种改进的物元模型在变压器故障诊断中的应用

鉴于物元理论在构建诊断模型时,忽略了分界值的不确定性,使诊断结果偏离了实际情况,将物元理论与云模型相结合,建立了新的故障诊断模型,能合理地解决边界不确定问题。同时,使用油中溶解气体的浓度、产气率、气体间比值等数据,对所提模型进行了测试,得出基于物元理论和云模型的变压器故障诊断方法具有更高的正确率。     

输电网络故障诊断系统

在电力系统发生复杂故障、保护和/或断路器不正确动作、保护和/或断路器警报信号畸变和丢失等情况下,要靠调度人员及时而准确的判断故障就相当困难。这样,就需要发展电力系统故障诊断决策系统,以辅助调度人员对所发生的故障做出及时而正确的诊断。在此背景下,针对我国省级电力系统的实际需要,研究和开发了输电网络的故障诊断决策系统。该系统以故障诊断解析模型为基础,以保护和断路器状态为诊断信息源,采用优化算法实施故障诊断。该系统的软件开发以公共信息模型架构为基础,实现了与能量管理系统(Energy Management System,EMS)、监视控制与数据采集系统(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)以及故障信息系统(Fault Information System,FIS)的信息交互,可以协助调度人员在面对复杂故障和非常见故障时,迅速确定故障元件,进而加快事故处理速度,尽快恢复供电。     

基于知识的故障诊断方法综述

在简单介绍故障诊断理论的基础上，重点评述了基于知识的故障诊断方法发展状况，将其分为5大类，即专家系统故障诊断方法；模糊故障诊断方法；故障树故障诊断方法；神经网络故障诊断方法和数据融合故障诊断方法。对每类方法均介绍了它的诊断原理与步骤，分析了它的特点及局限性，最后指出了这一领域中有待进一步研究的若干问题和发展趋势。     

嵌入式数据库 SQLite在发动机故障诊断系统中的应用

介绍了基于SQLite嵌入式数据库的发动机故障诊断系统的设计与实现,结合故障树的分析方法,对系统中的嵌入式数据库的实现进行了分析研究。该系统有助于维修人员方便、快速地进行发动机的故障诊断。     

智能故障诊断粗糙灰色组合模型

在故障诊断过程中,首先利用粗糙集原理对设备特征参数进行约简,去除冗余参数,再利用粗糙集理论定量确定各特征参数的重要程度;根据约简的特征参数和各参数的重要程度,利用灰色关联度分析的方法确定各种标准故障状态与目前设备状态的关联度,从而找到设备的故障之处.实例验证表明:在设备的故障诊断中将灰色系统理论和粗糙集理论结合是一种行之有效的方法,为智能故障诊断提供了理论基础.     

利用多源信息的配电系统故障诊断Petri网模型

与输电系统相比,配电系统覆盖面更广,包含的元件/设备更多,发生故障的机会也更大。另一方面,配电系统中配置的保护设备不像输电系统那么先进和全面,故障后的警报信息少且未必完整,故障诊断的难度因而未必比输电系统小。这样,在配电系统故障诊断中,充分利用来自多个渠道的信息就更为重要。在此背景下,提出了一种基于Petri网的多源信息配电系统故障诊断模型,可以容纳来自能量管理系统(EMS)、调度管理系统(OMS)、生产管理系统(PMS)、保护信息系统等多方面的信息,并根据一定规则将获取的信息转换成逻辑判据。针对配电系统的不同元件,提出了基于Petri网的故障诊断模型,分析了不同的库所置信度和变迁权重对故障诊断结果的影响;讨论了保护设备误动/拒动、信息漏报/误报对故障诊断的影响并归纳了可能的故障类型,用于评估故障诊断模型的可靠性和容错性。算例测试结果表明了所提出的Petri网故障诊断模型的可行性。