中央维护计算机系统中的故障处理技术

针对飞机故障的产生逻辑和处理方法,详细分析了中央维护计算机系统故障数据处理模块的主要功能,建模思想和处理流程;再现了故障信息产生、级联效应删除、重复故障合并以及飞机驾驶舱效应与维护信息关联的全过程。并以国外先进机型为例,对基于逻辑方程的故障隔离技术进行了深入分析,使得系统设计思路与机载故障诊断模型相结合;随着CMCS技术的不断发展和成熟,必将对商用飞机传统维护模式和运营模式产生深远的影响。     

基于数据挖掘技术的飞机故障诊断专家系统设计

为适应现代民用飞机故障诊断的需求,应用飞机故障诊断历史经验,构建了飞机故障诊断维修知识库,在此基础上,研究了依据飞机维护历史经验知识和数据挖掘技术的故障诊断方法;应用关联分析方法实现了维修历史库的挖掘诊断,通过案例库的聚类分析,显著提高了案例库的检索效率;针对某型民机地面故障诊断的任务要求,设计了基于数据挖掘的机载设备故障诊断专家系统;通过输入真实故障信息,运行专家系统进行诊断分析,验证了所实现的基于数据挖掘的故障诊断专家系统具有较高的准确性。     

水下航行体故障诊断策略的设计与实现

为解决水下航行体合段状态下的故障诊断与定位难题,设计并实现了一种基于SQL Server 2005数据库的故障诊断策略;采用多线程监控技术、数据融合技术处理实时数据,提取并隔离故障信息,建立故障模型库、故障知识库和辅助决策支持库完成故障匹配、诊断及定位;经数百次故障排查试验证明,所提出的故障诊断策略具备自主学习和主动预测能力,能够快速、准确完成段、组件级在线故障检测任务。     

基于描述逻辑的电机故障诊断知识表示与推理

针对传统电机故障诊断专家系统中知识表示方法的不足,提出一种基于描述逻辑的电机故障诊断领域知识描述方法,并在此基础上对所构建的电机故障知识库进行了逻辑检错推理.通过对电机故障诊断领域知识进行表示和推理,可以有效地表示电机故障知识之间的关系,检测知识逻辑体系错误.在实验过程中,利用本体编辑工具Protégé采用OWL语言对其进行了实现,并通过TABLEAU算法实现了逻辑检错推理.     

故障诊断专家系统中知识库组织和维护技术的研究

在开发化工过程实时故障诊断专家系统的基础上,本文讨论了知识库的组织和维护技术,对知识表示和知识库结构进行了详细介绍。在知识库维护方面,采用面向对象的方法描述领域知识,并实现知识获取和转换；对于知识校验,提出一种基于有向图的知识校验方法。以润滑油生产过程为例,讨论了系统的知识校验过程。本文讨论的技术和策略已应用于润滑油过程实时故障诊断专家系统。实际应用表明,该技术和策略保证了知识库和专家系统的稳定和高效率。     

基于定性趋势分析的非线性系统故障诊断研究

针对未知的多变量非线性动态系统,提出了一种新型的基于定性趋势分析的故障诊断方法。该方法采用区间半分法提取识别趋势,用模糊趋势匹配算法将实时趋势与规则知识库中的各种典型故障的特征趋势相匹配,实时诊断系统故障。将故障诊断方法成功应用到一个连续的多变量三水箱系统。     

基于本体和事例推理的凝汽器真空故障诊断研究

根据汽轮机凝汽器真空出现故障的概率较高,而且引起故障的原因较多,故障表现征兆区别不大的特点,文中提出一种基于本体论和事例推理的汽轮机凝汽器真空故障诊断模型;在分析汽轮机凝汽器真空故障领域知识的基础上,定义故障本体、属性、关系、故障实例和规则,建立故障诊断知识库;研究基于领域本体的事例相似性检索匹配方法,对故障进行识别推理;研究结果表明该方法有效地表示故障知识之间的语义关系,为汽轮机凝汽器真空的故障诊断提供了一种更为有效的实现方法.     

基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法

飞行状态时的飞机舵面故障诊断系统,含有系统和测量噪声及其时变、非线性等特点,采用常规的故障诊断方法很难实现对飞机舵面故障的准确诊断和告警,为了更好的实现对飞机舵面系统的故障诊断,将神经网络信息融合的智能故障诊断方法首次运用到舵面系统故障诊断中.该智能诊断方法应用神经网络的非线性拟合能力扩展舵面相关线位移传感器测量信息,同时采用D-S算法将相关传感器的输出信息进行融合,最后信息融合诊断策略根据这些信息确定出舵面相应的故障类型,从而可以对舵面故障信号进行有效识别和诊断.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并利用该模型对提出的智能故障诊断方法进行仿真验证,最后的仿真实验结果表明:该故障诊断结构形式对于舵面常见的故障能够进行识别和告警,诊断效果令人满意.     

基于有向序图模型的飞机燃油系统故障诊断的系统设计与实现

研究了基于有向序图模型的飞机燃油系统故障诊断方法,建立了有向序图模型,给出了故障诊断策略.充分利用飞机自身故障监控系统,设计实现了基于有向序图模型的飞机燃油系统的故障诊断功能,并通过诊断实例进行了验证.     

某型飞机电源故障诊断专家系统设计与实现

为了准确、快速地对飞机电源系统故障进行诊断和排除,在分析某型飞机电源系统的失效模式和故障机理的基础上,建立故障树,采用基于规则的故障树分析技术对故障模型进行分析,引入正向推理和反向推理两种推理机制,研究了基于数据库技术的知识库的构建方法,设计某型飞机电源故障诊断专家系统。结果表明,该故障诊断系统的推理结果符合实际情况,提高了飞机电源系统故障诊断的智能化水平。     

基于案例和规则融合的民用客机故障诊断系统设计

目前很多工程应用中的飞机故障诊断方法,只考虑单一的基于案例或基于规则的诊断方法,故障诊断的效率有待提高。本文针对民用客机地面运营支持系统的特点和要求,将案例和规则融合的推理机制引入到飞机故障诊断系统的设计中。该方法采用规则推理为前导、案例推理后置补充的结合方式,最大化地利用飞机故障隔离手册知识和从维修记录中提取的案例知识,从而提高首次故障隔离效率、降低无效排故时间。以民用客机某系统的典型故障为例,阐述了该推理机制在故障诊断中的应用。通过历史飞行数据试验,验证了提出的基于案例与规则融合诊断方法的有效性,以此为基础设计的故障诊断方案可为航空公司构建更完善的专家系统提供参考。     

大型整流装置专家系统的设计与实现

针对整流装置不同故障数据的特点,采用框架和规则混合知识表达方式设计专家系统,并结合C++语言和关系数据库实现了专家系统外壳;该系统具有框架式知识库对整流装置部件故障的离线诊断、规则式知识库对整流装置实时测点数据的在线维护两大功能;系统被用于某食盐水电解大型整流电源上,获得良好的应用效果。     

一种新的定性定量故障诊断理论

根据系统的特征进行故障诊断往往因为故障的信息不足而难以确诊。将人工智能的思想引入故障诊断的理论之中以克服信息的不足和有效地利用专家知识，是一种解决故障诊断难题的有效方法。结合灰色定性仿真理论和Reiter R的基于第一原理的故障诊断理论的定性定量故障诊断理论被提出，它根据系统的现实状态与用灰色定性仿真预测的系统的状态的差异判断系统是否发生了故障，若故障出现。通过故障状态与故障模型的匹配确定故障的类型。这种方法能有效地结合的定性信息和定量信息，根据系统有限的定量信息建立其变量间的定性约束并将其应用于故障诊断。     

飞机故障知识的本体建模及语义检索

针对目前飞机维修保障工作中故障知识共享应用的实际困难,对飞机故障知识的表达建模以及检索应用进行了研究。依据飞机故障知识的领域特性和共享需求,采用本体作为知识表示的方法。根据本体组成元素分析了飞机故障本体的知识来源,并提出了飞机故障知识的本体工程构建方法。在本体模型的基础上,研究了飞机故障知识的语义检索模型,基于最近相邻检索策略提出了飞机故障本体的语义检索相似匹配算法及其实现流程。开发飞机故障知识管理原型系统并在某航空制造企业进行应用验证。     

功能交联条件下飞机混合增强故障诊断方法

由于飞机系统结构复杂,功能交联程度高,传统以机内测试（BIT）方法为基础的机载综合诊断方法受到机载测试点设置限制,故障检测、隔离能力无法完全满足部队使用维护需求。近年来,数据驱动方法发展迅速,并被广泛运用到故障诊断中,其中概率神经网络（PNN）凭借其结构简单、计算速度快、运算精度高和分类结果好等优势,非常适合故障诊断与分类问题。但同时,数据驱动方法由于样本不足,工程应用存在困难,不能完全替代传统方法。为提升系统故障检测率、隔离率,降低虚警率,通过应用PNN处理飞机健康状态数据进行故障诊断,并结合BIT中的诊断信息,利用二者间的互补性提出了一种混合增强飞机系统故障诊断方法。详细介绍了该融合方法的基本原理、融合层次、融合规则等。最后,通过某型号飞机分系统诊断实例表明,该方法检测、隔离能力有显著提升,能够满足功能交联条件下飞机故障诊断需求。     

基于RFID的制冷设备分级维护系统

针对制冷设备的维护提出了一种基于射频识别(RFID)技术的分级维护系统,第一级是制冷设备控制器实时故障诊断的在线诊断点,第二级是结合故障树模型全面分析制冷设备故障原因的离线诊断站,第三级是对制冷设备大量历史状态数据分析实现产品优化升级的智能维护中心。实际应用表明,系统能很好地提高维护效率,降低维护成本。     

降雨量传感器的故障诊断方法研究

降雨量的测量对气象预报及防汛减灾具有重要作用,因此当降雨量传感器发生故障时需要能快速修复。而目前应用最广泛的翻斗式降雨量传感器其故障类型多样,致使故障诊断难度大。为此,本文提出一种基于故障树理论与灰色关联法的降雨量传感器故障诊断新方法,采用故障树理论及灰色关联分析法建立了专家系统,通过故障知识获取、故障树建立、灰色关联度获取、知识库构建和推理机推理设计,实现了降雨量传感器的故障诊断。试验验证表明,该方法故障诊断快速准确,实现系统自动诊断替代人工检测与排查,准确率可达到90%以上,提高了降雨量传感器的诊断与维修效率。     

基于专家系统的飞机燃油故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题，提出了一种利用专家系统进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过构建专家系统知识库和推理机，同时利用LabVIEW工具建立了相应的软件环境，开发了飞机燃油故障诊断系统。仿真结果表明，该系统很好地发挥了专家系统的智能性，能够快速准确地诊断出燃油系统的故障，并能提出有效的重构方案，完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法

在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络（convolution neural network,简称CNN）的小样本文本特征提取方法,在样本量较少的情况下,利用预测目标将字向量作为输入,得到更为充分的文本特征;最后,使用随机森林（random forest,简称RF）模型,结合其他故障特征判别飞机设备的故障原因.卷积神经网络以故障原因为目标,预先对故障现象中的字向量进行训练,从而得到更能反映该领域的文本特征.与其他文本特征提取方法相比,该类方法在小样本数据上得到了更好的效果.同时,将卷积神经网络与随机森林模型应用于飞机设备的故障原因判别,并与其他文本特征提取方式和机器学习预测模型进行对比,说明了该类文本特征提取方式和故障原因判别方法的合理性和必要性.