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1.
针对混凝土泵车泵送液压系统结构复杂,故障发生概率、故障机理和故障程度具有模糊性的特点,提出了基于T-S模糊故障树的泵送液压系统故障诊断方法。该方法用模糊数描述液压元件和系统的故障概率,解决了故障概率的不确定性;用T-S模糊门描述事件间的联系,解决了故障机理和事件联系的模糊性;用模糊数描述故障的严重程度,考虑了故障程度对系统的影响。将该方法运用到了混凝土泵车泵送液压系统的故障诊断中,取得了较好的效果。 相似文献
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物流车辆故障诊断专家系统可以对物流车辆的故障进行诊断和排除. 为了提高该系统快速、准确诊断的能力, 在分析物流车辆的故障模式和故障机理的基础上, 建立故障树, 采用改进的CLIPS可以进行正向、反向两种模糊推理机制, 同时建立知识库管理系统对模糊规则和事实进行管理. 研究结果表明: 改进的CLIPS与VC++的结合, 使物流车辆故障诊断专家系统拥有模糊诊断故障的能力, 提高了物流车辆故障诊断的智能化水平. 相似文献
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本文对确定性理论和故障树的相关理论进行了深入的研究:提出了将确定性理论和故障树相结合用于专家系统的不精确推理的方法:介绍了用这种方法构造的一种适用于船舶柴油发电机组故障诊断的专家系统。应用结果表明:该故障诊断专家系统技术通用性和鲁棒性强,能够加快诊断速度,降低误诊率,尤其适合于复杂系统的故障诊断,具有很大的工程实用价值。 相似文献
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针对故障诊断中存在的重复诊断问题和不确定性因素,提出了一种基于故障树的模糊故障诊断改进方法。该方法将模糊理论融入到故障诊断中,综合考虑了系统故障树的最小割集和基本组成单元两方面的因素,重点设计了故障树的诊断流程,改进了以往故障诊断中出现的重复诊断的缺陷,优化了诊断过程。以飞机液压子系统为平台,与其他方法进行比较,得出该方法可以保证结果的正确性,并能节省诊断时间。 相似文献
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基于模糊故障树理论的旋转输弹机故障诊断研究 总被引:4,自引:1,他引:3
以某型自动装弹机的旋转输弹机为研究对象,基于该系统的故障形式,提出了基于模糊故障树理论的故障诊断方法来解决旋转输弹机故障监测与诊断问题;首先建立该系统的模糊故障树,然后对故障树进行定性及定量分析,得出系统的故障方程及各类重要度参数,求出故障树的结构函数,最后研究了搜索技术算法在分析旋转输弹机故障树中的应用。 相似文献
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为了能够准确地进行装甲车辆电源系统的故障诊断,深入地研究了故障树分析法在其中的应用;首先,以某型装甲车辆电源系统为研究对象,根据系统失效模型和故障机理,将故障树分析法运用于装甲车辆电源系统故障诊断中,建立电源系统故障树模型,进行故障分析与诊断;其次利用电源系统故障诊断平台对电源系统4个模块进行故障模拟仿真研究,可看出故障树分析法能够准确地诊断出电源系统各个模块的故障,检测精度可达94%,取得了预期效果。 相似文献
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基于故障树分析和模糊综合评判的某雷达故障诊断方法 总被引:2,自引:0,他引:2
李东 《计算机测量与控制》2007,15(4):496-497,505
针对大型雷达电磁环境复杂、设计预留检测接口不足、状态不容易检测等特征,为既提高雷达保障能力,又减少检测电路(设备)、降低成本、提高全机可靠性,考虑到故障与故障征兆问存在着模糊关系,提出了采用基于故障树分析和模糊综合评判相结合的故障诊断方法,通过分析某雷达故障树故障论域的子域,提取故障征兆集和原因集,利用模糊关系矩阵得出故障隶属度输出,最后根据判断法则确定故障位置,给出了具有法则优化和自学习功能的模糊故障诊断流程;诊断应用表明,该方法可充分利用已有的故障信息,有效提高雷达的故障诊断效率. 相似文献
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基于故障树和神经网络的飞机电源系统故障诊断 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍了基于故障树模型的故障诊断技术和基于神经网络的故障诊断技术,提出了基于故障树和神经网络的集成故障诊断思想。在此基础上,以交流发电机旋转整流器二极管开路故障为例进行了实例分析,说明了故障树和神经网络集成故障诊断技术对此故障的诊断,结果表明该方法用于解决此类问题是有效的。 相似文献
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电脑操作中80%以上的问题是软件引起的,计算机故障尽管五花八门、千奇百怪,但由于计算机是由一种逻辑部件构成的电子装置,所以软件故障诊断的基本原则,软件故障诊断的方法,计算机软件故障的检修流程,计算机软件故障快速修复的常用方法是有规律可循,可以梳理总结出来。掌握这些规律,计算机软件故障修复可快速解决。 相似文献
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网络故障极为繁杂,也相当普遍。如果把网络故障的常见故障进行归类查找,那么无疑能够迅速而准确地查找故障根源,解决网络故障。文章论述了常见网络故障的分析及排除。 相似文献
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An important aspect of network management is fault management, which involves, detecting, locating, isolating, correcting and adapting to faults in the network. We study modeling of communication network protocol and fault detection, identification and localization in the discrete event system diagnosis framework. As an illustration of the approach, normal and faulty behavior of the X.25 network protocol is modeled as a finite state machine. This modeling formalism allows the utilization of discrete event system analysis for the detection and diagnosis of faults. Our approach provides a systematic way of performing fault diagnosis for network fault management. Copyright © 2011 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society 相似文献
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A Survey of Fault Management in Wireless Sensor Networks 总被引:4,自引:0,他引:4
Wireless sensor networks are resource-constrained self-organizing systems that are often deployed in inaccessible and inhospitable
environments in order to collect data about some outside world phenomenon. For most sensor network applications, point-to-point
reliability is not the main objective; instead, reliable event-of-interest delivery to the server needs to be guaranteed (possibly
with a certain probability). The nature of communication in sensor networks is unpredictable and failure-prone, even more
so than in regular wireless ad hoc networks. Therefore, it is essential to provide fault tolerant techniques for distributed
sensor applications. Many recent studies in this area take drastically different approaches to addressing the fault tolerance
issue in routing, transport and/or application layers. In this paper, we summarize and compare existing fault tolerant techniques
to support sensor applications. We also discuss several interesting open research directions.
Lilia Paradis is currently a graduate student in the Department of Mathematical and Computer Sciences, Colorado School of Mines. She is
also part of the Toilers Ad Hoc Networking research group. She is interested in distributed communication protocols for wireless
sensor networks.
Qi Han received the PhD degree in computer science from the University of California, Irvine in 2005. She is currently an assistant
professor in the Department of Mathematical and Computer Sciences, Colorado School of Mines. Her research interests include
distributed systems, middleware, mobile and pervasive computing, systems support for sensor applications, and dynamic data
management. She is specifically interested in developing adaptive middleware techniques for next generation distributed systems.
She is a member of the IEEE and the ACM. 相似文献