Chwa & Hakimi故障模型方程诊断的理论基础

针对基于对称比较的系统级故障模型———Chwa&Hakimi模型 ,建立起“方程诊断”的有关概念 ,把该模型等价地转换为一个方程 (或方程组 )。对于一类特殊的Chwa&Hakimi模型找到了求全体相容故障模式的具体算法 ,该算法为寻求一般情形下Chwa&Hakimi模型的全体相容故障模式奠定了理论基础和算法基础。     

基于Chwa&Hakimi故障模型的集团诊断

提出了基于Chwa＆Hakimi故障模型的集团诊断,定义了绝对故障集和最终诊断图,由此能找到所有的基于Chwa＆Hakimi故障模型的相容故障模式。从仿真结果看大大减少了系统级故障诊断的复杂度,特别是对强t-可诊断系统,具有较大的实际意义。     

Chwa ＆ Hakimi故障模型的方程表示

把基于对称比较的系统级故障模型-Chwa＆Hakimi模型等价地转换为一个方程(或方程组),这将给此类故障模型的诊断带来极大便利     

基于Chwa & Hakimi故障模型的二分诊断算法

在对Chwa &; Hakimi故障模型的诊断中,目前相对成熟的算法有t-可诊断性算法和方程诊断算法两大类。然而,上述两类算法各有其优缺：前者要求故障处理机的数目小于处理机总数的一半;后者则希望故障处理机的数目多多亦善。不仅指出何时采用t-可诊断性算法或方程诊断算法,而且建立了所谓的二分诊断算法,即当故障处理机数量占处理机总数一半左右时将原测试系统拆分为两部分：相对正常机集合和相对故障机集合,从而对各个处理机集合采用各自适合的算法去诊断。     

基于非齐次线性方程组的系统级故障最优诊断算法

提出了基于非齐次线性方程组的系统级故障诊断，给出了PMC、BGM、Chwa＆Hakimi、Maleks模型的方程组，并进一步给出了求解最优诊断算法及C＋＋语言算法描述。     

改进的基于互测PMC模型的系统级故障诊断集团算法

该文改进了基于互测PMC模型的系统级故障诊断集团算法的理论，通过定义集团测试边和绝对故障集，简化了集团诊断图，由此能较易地找到所有的基于互测PMC模型的相容故障模式(即使不满足t—可诊断性)，从而大大减少了系统级故障诊断的复杂度，尤其是对强t—可诊断系统。     

模糊非线性奇偶方程故障诊断方法

研究基于模糊模型和奇偶(一致性)方程的非线性系统执行器故障诊断方法.讨论了全 解耦奇偶方程的产生方法,并给出了全解耦奇偶向量存在的条件.由全解耦奇偶方程产生的残 差仅对特定执行器故障敏感,而与系统状态、扰动输入和其它执行器输入无关.用T-S模糊模型 描述非线性系统,并与全解耦奇偶方程相结合得到了模糊奇偶方程,解决了奇偶方程在非线性 系统中的应用问题.将执行器故障模型用刻度因子和偏差表示,用模糊奇偶方程产生残差,从而 可以估计故障模型的参数.文章给出了某飞机非线性模型的仿真实例.     

基于互测BGM的系统级故障诊断集团算法

本文提出了基于互测BGM故障模型的系统级故障诊断集团算法的理论,定义了绝对故障和最终诊断图,由此能找到所有基于互测BGM故障模型的相容故障模式,即使不满足t 可诊断性,也大大减少了系统级故障诊断的复杂度,尤其是对强t 可诊断系统。     

分布式多机器人运动控制的离散事件系统方法

传统多机器人系统的运动控制主要依赖于机器人的动力学方程或运动学方程,通过求解微分方程组来获得机器人的输入控制信号.随着系统中机器人数量的增加和运行环境的复杂化,动力学方程很难描述多机器人系统的运动行为,且无法很好地解决诸如死锁等逻辑故障.本文简略综述了国内外的研究现状,重点介绍笔者所在研究组开展的关于离散事件系统方法在多机器人运动控制方面的应用性研究工作.其动机在于:1)基于离散事件系统方法的运动控制能够有效地解决系统运行过程中产生的诸如死锁等逻辑故障.首先,利用离散事件系统模型对多机器人系统的运动进行建模,从而降低计算复杂性;其次,基于所得离散事件系统模型,设计分布式安全运动控制算法,使各个机器人可以自主地、无碰撞地、无死锁地运动;设计分布式鲁棒运动控制算法,使得失效的机器人对系统的影响最小.2)基于离散事件系统方法的运动控制策略可以结合传统的基于运动学方程的运动控制方法,从而使系统不但能够避免顶层的逻辑故障,而且能够确定机器人执行器的输入信号.     

基于比较的非对称模型下的系统级故障诊断

本文首次把基于比较的非对称系统级故障模型等价地转换为一个方程(或方程组)。这将使此类故障模型易于得到诊断。     

ATS故障树法故障诊断功能的实现

当缺乏故障诊断先验知识时,故障树法是工程上易于实现的一种有效的故障诊断方法.通过分析、归纳测试项目与SRU的关联关系,得出了故障树模型中故障诊断知识的表达方式.以Access数据库为基础,提出了故障树的结构、数据组织形式及故障诊断的推理方法,并设计了适用于自动测试系统的故障诊断系统.该方法具有故障诊断推理过程表达明确、树模型易于建立等优点,已应用到两型机载电子设备的故障诊断中,故障隔离率和虚警率都达到了设计要求.     

计算机软件故障的快速修复

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。     

基于多故障模糊组的序贯多故障诊断方法

由于系统复杂性的显著提高,多故障发生的概率也逐渐增大;针对多故障诊断的困难性,提出一种序贯多故障诊断算法;算法以构建的单故障诊断树为基础,利用集合划分思想和多故障模糊组,并根据信息熵理论实现测试选择,逐渐扩展单故障诊断树,最终得到多故障诊断树;最后的系统实例详细阐述了序贯多故障诊断算法的应用过程,生成了多故障诊断树,可以有效地实现对系统多故障的检测.     

罗茨真空泵转子磨碰故障的诊断与在线监控

通过对罗茨真空泵转子磨碰故障机理进行研究,以及对现场故障模拟分析发现,罗茨真空泵的转子磨碰故障的特征实际上表现在啮合齿轮载荷波动引起的啮合振动及其边频,通过对齿轮啮合频率及其边频的实时在线监测,可以有效地捕捉到早期故障信息,避免重大恶性事故。本文提出的冲击能量捕捉法对于监测其他转子磨碰故障也有很大的实际意义。     

基于故障树分析和模糊综合评判的某雷达故障诊断方法

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.     

基于结构及行为的柴油机智能故障诊断

智能故障诊断技术是一种新的故障分析方法,它更为注重从系统整体结构 来考虑故障发生的原因以及故障之间的传导关系。基于结构及行为的诊断是智能诊断发展的 一个新突破,是一种基于模型的诊断（MBD, Model-Based Diagnosis）。深入研究了模型建立、 诊断产生和诊断测试的方法,实现了一个可以应用到生产实际的诊断系统,并应用于柴油发 动机进气系统的故障诊断中。     

基于EEMD-Treelet和高斯过程的起重机齿轮故障诊断

齿轮故障诊断对于起重机安全运行至关重要;提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)-Treelet变换和高斯过程(gaussian process, GP)的起重机齿轮振动故障诊断新方法;设计一种细菌觅食算法(bacterial foraging optimization, BFO)优化高斯过程模型超参数;建立基于集成经验模态分解-希尔伯特变换的齿轮振动参数信号特征提取方法,利用Treelet变换实现这些特征的降维学习;建立基于细菌觅食算法优化高斯过程的齿轮故障模型;实验结果表明,EEMD-Treelet-GP诊断方法不仅可以识别最佳特征向量,而且可以识别故障位置。     

增强前馈神经网络对多点断路故障的容错能力

神经网络在发生多点断路故障时,网络中的多个隐层神经元及其相关的连接权同时失效。该文针对陷层神经元可以动态增加的一类前馈神经网络,提出了一种三阶段方法T3。T3先对网络进行一次训练,然后用验证集进行测试以确定网络的故障曲线拐点,在此基础上通过第二次训练自适应地增加冗余隐层神经元。实验表明,T3使用较小的冗余量就可以显著改善网络对多点断路故障的容错性,在网络的容错能力和结构复杂度之间较好地达成了折衷。     

隐式半马尔科夫模型下的变压器故障诊断方法

变压器运行过程中存在多种状态,能够正确划分运行状态,对变压器的维修和故障诊断有着重要的意义。首先,详细分析了马尔科夫链的衍生模型,并构造了隐式半马尔科夫模型(Hidden Semi-Markov Models, HSMM);然后,通过引入“微状态-宏状态”的对应关系,用于在HSMM中描述变压器运行过程中的状态;最后,建立了涵盖变压器历史状态信息,并包含特征提取、状态分类和故障识别过程的HSMM故障诊断流程。通过变压器DGA故障诊断的算例分析,结果表明所述方法的有效性。     

基于VHDL的故障注入工具的研究

基于VHDL的故障注入技术是一种验证系统可信性的有效方法,构造基于VHDL的故障注入工具是故障注入研究的一个重要组成部分.对基于VHDL的故障注入技术进行了研究,详细描述了该故障注入工具的结构和主要模块功能,并进行故障注入实验,分析和计算故障的激活率、探测率、恢复率.故障注入工具可用于对中等复杂度的VHDL模型进行故障...