微小故障诊断方法综述

针对微小故障的特点,提出将微小故障分为缓变微小故障、突变微小故障和间歇性微小故障,并进一步提出微小故障诊断方法的分类框架,将微小故障诊断方法分成了3类,即定性诊断方法、定量诊断方法和半定性半定量诊断方法.对每一类中现有的微小故障诊断方法再次归类,并对每种方法的基本思想、研究进展、适用条件和应用等进行了介绍.最后探讨了微小故障诊断有待解决的问题.     

故障诊断与容错控制的一个新框架

讨论现有基于模型的故障诊断与容错控制方法的局限性, 并由此提出一个基于$\nu$- 间隙度量来处理故障诊断与容错控制的新框架. 并且, 讨论了如何在此框架下对故障进行分类和分级以及提出如何进行容错控制的一般性控制结构.     

一类基于类别区分的多重故障诊断模型框架

多重故障诊断是故障诊断和容错控制技术中的重难点问题.本文关注数据驱动故障诊断,以基于知识的方法为基本思路,按照故障表现及征兆的组合形式分析了多重故障和征兆之间的映射关系,将多重故障诊断转化为一类由各个组成故障对应于征兆数据集合的类划分问题.在已有应用于故障诊断的分类和聚类方法的基础上,分析了4种基于类别区分的多重故障诊断模型框架.并讨论了其优缺点和适用的类别区分算法.     

基于分层DSmT 的多故障诊断方法

针对现有故障诊断方法难以诊断涵盖多种不同类型故障的问题,提出一种基于分层DSmT的多故障诊断方法.利用主元凝聚层聚类方法实现证据聚类,将辨识框架分成若干个子框架;利用证据主元将BP神经网络所生成的各种故障模式的基本概率赋值函数在不同辨识框架下重新分配;利用DSmT对子框架下的证据进行融合并得出诊断结果.仿真实验结果表明,所提出的方法能将不同类型故障从辨识框架中分离出来,提高多故障诊断结果的可靠性,减少计算量,提高诊断效率.     

故障诊断算法在MapReduce中的优化实现

针对故障诊断算法特点,给出了MapReduce框架实现故障诊断算法的基本方法。通过对故障诊断算法和MapReduce运算框架的分析,得出诊断算法MapReduce化的基本方法和思路。在算法研究的基础上,针对非迭代诊断算法,采用传统MapReduce框架实现。针对迭代诊断算法,采用添加了传送模块的迭代式MapReduce框架实现。分别以最近邻法和模糊C均值聚类算法为例,给出非迭代和迭代诊断算法MapReduce化的具体实现。实验结果表明,本文所提基本方法可以运用在故障诊断算法中,为诊断算法MapReduce化提供依据,将MapReduce运用到故障诊断算法中可以有效提升故障诊断效率。     

作战飞机综合故障诊断系统研究

随着科学技术的发展和未来作战环境的需求,未来作战飞机体系结构更趋复杂,以故障诊断为基础的系统可靠性、维修性和保障性需求更加迫切,综合故障诊断是实现这一需求的重要途径.提出了未来作战飞机综合故障诊断系统的基本框架,讨论了其功能需求、体系结构、关键技术及其实现方法以及目前需要研究的问题.     

雷达故障测试路径动态优化方法研究与实现

为了优化自动测试流程以及将故障诊断算法动态插入到雷达故障诊断循环中,提出了一种新的测试软件框架.该软件框架将雷达故障状态测试流程与故障诊断算法流程分离,使得测试流程与算法流程可以成为计算机中不同的线程或进程.基于该软件框架,定义了一种测试流程优化目标函数.利用此函数,讨论了一种基于预定义测试流程的动态优化方法.实现了在测试人员自主修改测试路径后,默认测试流程自动优化.     

基于知识和神经网络相结合的实时故障诊断专家系统

以钢厂冷轧生产线为对象，介绍如何将神经网络方法与传统的专家系统方法复合在一起，更好地解决故障诊断。具体介绍了系统的框架设计，神经网络的设计研究，并举例了说明了神经网络故障诊断的推理过程。     

闭环系统故障诊断技术综述

本文着眼于闭环环境下动态系统中的故障诊断问题.介绍了目前闭环系统故障诊断的研究意义, 特别关注了开闭环故障诊断的不同,并概述了现有的闭环系统故障诊断方法. 通过仿真实验比较了典型开环系统和闭环系统中故障诊断的不同性能.最后探讨了闭环系统故障诊断研究中 亟待解决的问题以及未来可能的研究方向.     

基于贝叶斯网络的复杂装备D-S诊断

利用D-S证据理论进行故障诊断时,首先需要确定出故障识别框架和基本置信分配.但在导弹武器等复杂装备中,存在着故障原因与故障征兆之间关联关系不确定的现象,增加了求取故障识别框架和基本置信分配的困难.文中提出了利用贝叶斯网络理论来解决难题的方法,使D-S证据理论能在复杂装备故障诊断中得到应用.文中首先给出了诊断贝叶斯网络的适应度函数,并利用改进的粒子群优化算法求解了诊断贝叶斯网络.然后分析了诊断贝叶斯网络中故障原因与故障征兆间的关联关系,给出了征兆集合、异因征兆集合概念.提出了求解故障识别框架和基本置信分配的方法.最后,通过实例的D-S诊断,验证了所提方法的正确性.     

复合故障诊断技术综述

复合故障诊断是故障诊断技术中的难点问题,因为实际工程和复杂系统中多个故障经常存在.本文对复合故障的故障机理、表现形式、诊断思路进行了概述.将故障模式识别存在多输出可能性的求解问题定义为复合故障诊断的科学问题.分析了复合故障诊断的难点.讨论了复合故障的研究现状,按照基于解析模型、基于定性经验、数据驱动的分类方式分别对现有的典型诊断方法和相关技术进行了综述,指出了这些方法的适用范围和优缺点.并探讨了复合故障诊断技术的发展方向.     

基于解析模型的非线性系统故障诊断方法综述

对基于解析模型的非线性系统故障诊断方法进行了综述.基于解析模型的非线性故障诊断方法主要包括4大类:基于非线性观测器的方法、基于滤波器的方法、微分几何方法和自适应学习方法.文中详细介绍了各种方法的基本思想和近10年的研究成果,并指出各方法的优缺点以及热点研究方向.最后,给出了一些应用实例,并讨论了非线性系统故障诊断遇到的若干问题以及未来的研究方向.     

控制系统故障诊断的理论与技术

阐述了控制系统故障诊断技术的研究现状，将现有的各种故障诊断方法分为三类：（1）基于系统动态数学模型的方法；（2）基于信号处理的方法；（3）基于知识的方法。介绍了（1）的特点和当前的研究动态，指出鲁棒残差设计和对非线性系统的诊断是其关键和难点；对（2）中近年来发展的几种诊断方法作了评述。该类方法易于实现，适合故障检测，对故障分析较弱；简述了(3)中典型故障诊断方法的优缺点及应用方式等，其目前的研究趋向于多种方法的有机结合。最后指出了该领域有待进一步研究和主要问题和发展趋势。     

旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制技术综述

对故障诊断和容错技术的发展过程进行了简要概述，以旋翼飞行机器人为研究对象，在分析了旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制特点的基础上，介绍了当前国内外在该领域的研究进展和主要方法．最后，总结了该领域待解决的难点问题，并指出了该研究领域的发展趋势．     

基于解析模型的非线性系统鲁棒故障诊断方法综述

研究非线性系统的鲁棒故障诊断具有重要意义．本文着重讨论了两类方法：非线性未知输入观测器方法和基于自适应学习的方法，并简要概述了其它一些方法．还探讨了非线性系统鲁棒故障诊断的应用实例，并指出了其中的若干关键问题以及今后的研究方向．     

基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术

简要地综述了基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术的最新进展。将计算智能方法与基于模型的方法结合，用于不确定非线性动态系统的故障诊断是这一领域新的发展趋势。重点分析了用于非线性系统故障诊断的基于状态／参数估计的计算智能方法，主要包括神经网络、模糊逻辑、遗传算法。探讨了提高诊断算法鲁棒性的途径。同时也对无模型的基于计算智能的故障诊断方法中的一些研究热点问题进行了分析。最后探讨了该领域今后的发展方向。     

基于Ontology的故障诊断方法

故障诊断是质量服务的主要内容之一,故障诊断方法一直以来都是质量服务领域的研究热点。在分析传统故障诊断方法存在的问题的基础上,提出了基于Ontology的故障诊断方法。阐述了基于Ontology的故障诊断过程,给出基于Ontology的故障知识表示和故障诊断算法。实例应用效果证明了基于Ontology的故障诊断方法的有效性。     

复杂系统的智能故障诊断

对基于知识推理、人工神经网络、模糊逻辑、机器学习、模式识别诊断方法及其集成诊断技术进行了归纳和总结,提出了当前智能故障诊断技术的分类方法.针对复杂系统和过程的特点,指出了当前智能故障诊断技术所面临的主要问题,并对解决这些问题和未来的发展进行了探讨.􀁱􀁽     

控制系统故障诊断

阐述了控制系统故障诊断的重要性及国内外研究水平和发展方向 ,简述了控制系统故障诊断的原理 ,最后分析了故障诊断两大类方法 :基于控制系统数学模型和不依赖于控制系统数学模型的故障诊断方法。