基于图论的数控机床故障诊断方法

针对数控机床故障诊断问题的复杂性特点,研究了基于图论算法的数控机床故障诊断的方法。对故障传播关系的表征建立了多故障传播模型,并对其进行矩阵化和层次化处理,再利用基于全局风险影响度的故障原因定位算法对多故障进行排序,确定故障原因的优先级。以数控镗床FB260的滑枕进给子系统的故障诊断为例,论证了该方法的正确性及有效性。     

高速列车双通道速度传感器故障检测与隔离研究

高速列车双通道速度传感器在随列车高速运行时受粉尘、振动、温度变化等因素影响,易出现车轴故障检测虚漏警或误诊等问题。现阶段工程中常利用测试对比等方法检测速度传感器状态,但无法及时监测且易产生虚报警。因此,利用改进主元分析法(PCA)和改进重构贡献图法(IRBCP)建立全新的速度传感器故障检测隔离系统。首先,利用可检测故障幅值选择合适的故障检测统计量并细化,再利用基于组合最大化思想的改进重构贡献图法,确保单故障、多故障均可隔离。以高速列车双通道速度传感器为例,实验验证了所提的策略能够满足常见速度传感器故障的检测隔离需求,准确有效。     

面向多故障诊断的分层架构及其实现

多故障并发时,故障征兆表现复杂,并非多个单故障征兆的简单叠加,而且故障振动信号往往具有非稳态性,加大了多故障诊断的难度。为此,提出了一个面向多故障诊断的分层架构。联合应用互信息最大化准则与灰色关联分析,对待诊断的多故障与潜在的单故障模式之间的关联特性进行定量评价,据此建立候选故障集合;在此基础上,分别提取候选故障与多故障模式的小波变换能量矩特征,用于自组织映射网络的训练与测试;借助自组织映射网络的拓扑映射能力,在特征空间对耦合特征解耦分离的同时实现多故障模式的判别。实验结果表明,所提方法应用于多故障诊断是有效的。而且,它可以在多故障并发情况下对所识别出的各个单故障的严重程度进行排序,有利于制定合理的维修决策。     

核电厂安全级DCS系统可靠性参数测试方案的分析和计算

拒动概率(PFD)和误动率(MTTFS)是核电厂安全级数字化控制系统(DCS)的关键参数,该可靠性参数测试是安全级DCS的关键测试项目。本文针对2oo4系统架构安全级DCS系统的拒动概率和误动率两个可靠性参数,依据相关的标准和原理,对2oo4系统的可靠性参数值进行分解和计算,得到系统单通道的拒动概率和误动率可靠性参数,为系统的可靠性参数测试提供了合理、可行的方案,同时也为安全级DCS复杂架构系统的可靠性参数测试方案的分析提供了可依据的参考方法。     

基于竞争失效的数控机床可靠性建模

数控机床故障是多故障模式竞争的结果。故假设各故障模式相互独立且服从威布尔分布,当某一系统故障模式出现时,其他系统故障模式数据按照截尾数据处理,然后用Johnson法对该故障模式故障顺序修正,据此进行该故障模式可靠性模型参数估计和拟合性检验,考虑故障模式竞争性,得出了一种基于竞争失效模式分析的可靠性评估模型。最后,以6台某系列数控机床20个故障数据为例对该方法进行验证,说明了该方法的有效性和可行性。     

基于T-S模糊故障树的多态系统性能可靠性

T-S模糊故障树是由一系列具有IF-THEN规则的T-S逻辑门构成的故障树,可以解决复杂系统可靠性分析中故障多态、故障机理不明确、底事件失效率难以精确得知的问题。目前该方法主要分析系统中的功能故障问题。实际中,复杂多态系统内部很多故障常常会造成性能降级,出现多性能状态,进而系统在不同的故障状态下具有不同的性能可靠性。通过对T-S模糊故障树所表示的系统赋予性能变量及故障多态下的不同性能值,利用统计学中的期望思想,提出一种分析系统故障多态下的性能可靠性方法,以及已知某一底事件或中间事件在故障状态下分析系统性能可靠性的方法。通过对目前大型飞机上常用的航空电子交互式以太网(Avionics full duplex switched ethernet,AFDX)进行分析建树,利用该方法求解系统在多故障状态下的性能可靠性,进行了实例分析。     

燃油泵故障诊断试验装置及试验方案优化设计

针对现有燃油泵测试平台只能够完成简单的功能测试,在多故障模式条件下故障检测率低的问题,设计了一套燃油泵故障诊断试验装置及试验方案,并依据试验结果对方案进行了优化。该装置可针对燃油泵7种典型故障进行故障试验,并实时准确地采集其振动及出口压力信号。对采集到的信号进行故障特征提取,构造不同故障特征向量,比较不同传感器信号组合时的诊断效果,优化了传感器的布局。试验验证表明,该装置能够为燃油泵故障诊断提供可靠的故障数据,并且只需一个振动传感器和一个压力传感器就可以实现对泵的故障诊断,减小了工程应用中机载燃油泵状态监测系统的体积及复杂性。     

基于XML的某测试设备故障诊断

以某型测试设备为研究对象,针对该设备的电路结构和工作特点,设计了基于XML的测试设备智能故障诊断系统。介绍了该诊断系统的故障诊断方案、故障库知识的获取以及故障诊断软件的设计。实践证明该故障监测诊断系统工作稳定、可靠性高,能够实现对测试设备故障的快速检测与定位。     

数字电路多故障测试生成的神经网络方法研究

本文深入研究基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的数字电路多故障测试生成方法，该方法利用电路基本逻辑门和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的特性，建立多故障测试生成的神经网络模型，通过求解网络能量函数的最小值点获得给定多故障的测试矢量。文中提出了加速测试生成的技术策略，为多故障的测试提供了一种可能的新途径。     

基于K-最近邻算法的挠度传感器有效度研究

为了防止传感器故障或失效导致的误报警和漏报警,对传感器测量系统本身的故障诊断和失效分析已成为重大基础设施状态监测与故障诊断系统的一个重要问题.通过对桥梁状态实时监测与故障诊断系统中多个传感器之间的关联特性及关联的概率分布进行研究,提出了K-最近邻监测点对目标传感器采集数据的支持度的定义和算法,提出了基于K-最近邻的传感器有效度算法,并将该算法应用于攀枝花倮果大桥健康监测系统的挠度监测数据分析,结果表明,该算法能够准确地描述传感器的失效程度并在时域上定位故障.     

基于证据理论和贝叶斯网络的液压驱动系统可靠性分析

为解决因结构复杂、数据缺乏、人的认知水平不足等导致液压系统存在不确定性,以及液压系统存在多性能、多故障状态等多态性问题,提出了液压系统证据理论和贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法。证据理论能够很好地处理不确定信息,利用证据理论的似然概率和信任概率描述根节点的失效可能性区间,解决根节点的故障概率存在不确定性及不易精确获取的问题;利用贝叶斯网络描述系统多态性,运用其推理算法给出了叶节点故障概率区间、根节点重要度区间以及根节点的灵敏度区间的计算方法。将该方法运用到工程机械液压驱动系统中,通过分析表明该方法能够有效地描述不确定性及多态性问题。     

基于改进最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障诊断

强背景噪声环境下,多故障特征的准确分离是滚动轴承复合故障诊断的关键与难点。针对此问题,提出了一种改进最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障诊断方法。该方法基于故障信号的特点,利用最大相关峭度解卷积实现信号中的多故障特征分离,借助改进的粒子群算法对参数进行优化选取;利用互相关谱进一步突出信号中的故障特征,提高信噪比。仿真信号和实测滚动轴承内、外圈复合故障信号的分析表明,所提方法能够准确提取出滚动轴承复合故障特征,借助互相关谱的噪声抑制能力,能实现比单一MCKD方法更为有效的故障特征提取。     

基于遗传算法的数字集成电路多故障测试生成方法

在数字集成电路多故障测试生成算法的研究中,寻求具有高故障覆盖率,较短测试生成时间是问题的关键。文中采用遗传算法,通过对已有算法的分析,提出了计算简单、切实有效的适应度函数,减小了算法的时间复杂度,实验结果证明该算法可以有效地得到故障的测试矢量。     

基于故障树分析与逼近理想解排序法的重卡车载信息系统界面设计

为提高驾驶员对重卡车载信息系统界面的使用体验,提出基于故障树分析与逼近理想解排序法的研究方法,解决界面中故障优化问题。采用故障树分析法找出系统所有的故障模式;使用逼近理想解排序法对故障模式进行风险排序,选取相对接近度高于平均值的故障模式;根据重卡驾驶员的需求,结合界面设计原则,针对高风险的故障模式采取纠正措施;通过A/B测试来验证改进措施的有效性。以重型卡车的车载信息系统界面为例进行验证,结果表明：所提出的方法可有效地分析出系统界面中的故障和故障发生的原因,并可作为一种通用的可靠性方法,用于提升交互设计中的用户体验。     

基于支持向量机的多故障分类器及应用

针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断的问题 ,本文改进了支持向量机多故障分类算法 ,依据此算法建立了多故障分类器 ,并应用于汽轮发电机组的故障诊断。应用结果表明 ,不必进行信号预处理以提取特征量 ,只需要用少量的时域故障数据样本建立故障分类器。该故障分类器可实现多故障的识别和诊断 ,并且具有算法简单、可对故障在线分类和故障分类能力强的优点     

弹用减压器工作特性仿真计算分析

针对弹用减压器的高可靠性需求,结合减压器出现的输出压力偏高、出口压力振荡等故障问题,对重要零部件如活门、弹簧、密封圈等,以减压器的使用环境条件、贮存条件以及工作载荷为基础,开展其全生命周期的复杂应力条件下的失效分析,识别其关键设计参数弹簧刚度和胶圈摩擦力及参数变化范围。根据减压器结构设计参数和进出口工作参数,采用AMESIM建立工作性能模型并通过试验验证模型的有效性。在此基础上结合失效分析数据建立减压器的多故障模式仿真模型,实现其多故障模式工作特性仿真分析,为开展减压器可靠性设计优化提供数据支撑。     

一种改进的残差χ~2检验方法在联邦UKF滤波器中的应用

故障检测和隔离是实现联邦UKF(unscented Kalman filter)滤波器工程应用的关键.针对常规残差χ~2检验法因误警导致无故障子系统被频繁隔离的问题,提出了一种改进算法.该算法采用模糊逻辑和加权平均来处理残差χ~2检验法的检验阈值,可以根据突变信号的大小自动调节检测时间的长短,特别是对不易检测的小幅值突变信号,自动延长检测时间从而利用更多的信息,有效降低了系统的误警率;在此基础上,进一步设计了合理的故障检测控制规则.将改进的残差χ~2检验法应用于多传感器卫星组合导航系统中,仿真结果表明,改进算法有效提高了组合导航系统的稳定性,具有实用价值.     

基于故障树和规则推理的穿梭车故障诊断

针对穿梭车定位方法可靠性不高及故障维修效率低下的现状,提出了一种组合条码识别与激光测距的穿梭车冗余定位方法。综合故障树便于对事件进行分析和规则推理具有直观性的优点,设计了基于故障树和规则的穿梭车故障诊断系统。实际应用表明系统能明显提高穿梭车定位的精准性和可靠性,实现穿梭车故障自诊断功能,降低穿梭车故障停机时间。     

一种将静态电流与动态电流相结合的集成电路故障定位算法

本文提出了一种新的故障定位算法。该算法将静态电流诊断方法与基于小波分析的动态电流诊断方法相结合，并通过模式识别进行决策，实现可精确到电路元件的CMOS集成电路多故障定位。经过仿真实验证明，该算法的可行性和有效性。     

基于智能代理者和神经网络的数字电路故障诊断

介绍了一种对板级数字电路多个故障同时进行智能诊断的新方法.该法融合了智能代理和神经网络两种技术的优点,前者是根据专家经验,通过对电路板自动测试的结果进行分析实现电路故障的快速定位,而后者则利用被测电路所对应的约束电路神经网络模型快速实现故障的完备测试集.该法在板级数字电路的多故障并行诊断方面具有较高的智能性和实用性.