专家系统支持下的故障诊断测试点优化配置方法

针对系统可测试性设计和故障诊断中的测试点选取问题,设计了专家系统支持下的测试点选取的优化配置策略.为此,建立了信号拓扑有向图并进行快速相关性建模,通过专家系统将可疑故障点定位到有向图网络的局部,简化相关性矩阵,提出最优故障诊断策略.专家系统支持下的测试点设计策略充分利用了故障特征,在尽可能少的步骤、时间内快速完成了系统故障检测与隔离.     

空空导弹测试点优化问题研究

针对导弹系统可测试性设计和故障诊断中的测试点选取问题,以相关性模型为基础,综合测试费用等因素提出了不同测试级别测试点优选方法和故障诊断策略。根据系统信号流关系建立拓扑有向图,得到相关性矩阵;根据测试点对故障检测、隔离或定位贡献大小及其费用的分析确定各测试点的价值度量。选择测试点,确定出优化的故障诊断策略。结果表明,用文中所提出的方法进行测试点优化选取,可以很好的满足不同测试级别的测试要求。     

测试点设计的一种快速优化方法

测试点设计是故障诊断的前提。文中将拓扑图论应用于被测系统测试点设计,提出了拓扑相关性诊断方法。与常用的相关性诊断方法相比,实现了系统建模和测试点设计过程的快速化,提出了测试点快速设计算法,适用于复杂系统的测试点快速设计。     

基于深度优先搜索法的测试点优化设计

为解决以最大故障特征信息熵和分割矩阵为基础的测试点优化方法在装甲装备技术状况检测线系统中计算量急剧增大的问题,提出了删除冗余测试点的测试点优化方法;以图论中深度优先搜索法为基础,对相关性测试性模型的性质以及测试点与被测单元的关系进行了研究,分析出冗余测试点的性质用于搜索所有测试点,从而选出最终可删除冗余测试点得到故障隔离用测试点;该方法实现了对于测试点的快速优化设计,较之以往方法计算更加快速,对于测试点多的装甲装备技术状况检测线系统有着重要的意义。     

基于1553B总线的航电故障诊断专家系统的设计

综合航电系统的故障存在着多样性和复杂性,为此,分析了航电系统故障检测方式及故障原因,以相关资料、领域专家及维护人员的经验为知识来源构建了诊断数据库,建立了基于1553B总线的故障诊断专家系统,实现了航电系统的在线故障检测与离线故障诊断,使航电系统在BIT与ATE检测方法的基础上增加了一种更有效的故障诊断方式.专家系统运用案例推理、规则推理、模糊推理与PHM算法相结合的综合推理方式进行故障快速定位及故障预测,提出视情维修建议,提高了航电系统的故障检测率及故障诊断效率.     

一种改进粒子群优化HMM 的故障诊断方法

针对传统故障诊断方法不能准确定位故障位置的问题,提出一种改进粒子群优化隐马尔科夫模型(hidden markov model,HMM)的故障诊断方法.应用HMM识别综合传动装置故障模式,用模糊集定义模式研究电压信号特征提取方法,并根据特征值的敏感程度进行优化选择;应用3种HMM对综合传动装置在不同运行状态下的故障信号进行故障诊断,并且对诊断结果进行对比.结果表明:改进粒子群优化的HMM模型能快速有效地识别综合传动装置中磨损、损坏等故障模式,适用性良好,可应用于实际综合传动装置系统的故障诊断.     

基于案例推理的自行火炮故障诊断专家系统

快速有效地诊断和排除自行火炮故障是当前装备维修保障工作的重点。对这样复杂的设备进行故障源的充分暴露和故障定位，仅依靠传统方法有较大的局限性。将故障诊断专家系统引入自行火炮故障诊断领域为自行火炮故障诊断提供了新的方法。该系统由诊断信息获取模块、案例库管理系统、诊断推理机制、学习模块、人机界面和诊断报告模块组成。利用CBR技术建立的故障诊断专家系统可提高自行火炮的维修效率和自行火炮装备故障诊断的正确性和效率。     

基于最大熵的电子装备故障隔离测试点优化方法

针对电子装备维修过程中的故障隔离问题,提出了一种基于最大熵的测试点优化方法。基于2个类中包含的可更换单元数目应尽量相等或数目相差最少的故障隔离测试点优化的基本思路,用最大熵的理论建立模型,并以某型雷达接收系统的故障隔离为例对该优化方法进行了验证。分析结果表明:该方法可大大压缩测试点的数量,达到降低故障诊断时间,提高故障诊断、故障排除效率的目的。     

基于故障树编码的火炮故障诊断方法研究

基于故障树的故障诊断方法核心在于故障原因的自动推理和快速定位。构建了故障自动推理编码规则,可将故障树转换成一系列可操作的且具有一定逻辑关系的编码,实现故障自动推理和诊断。通过某型火炮故障推理实例验证,表明该方法层次结构清晰,推理简单有效,能够实现装备LRU级分层故障诊断和故障原因的快速定位。     

综合传动液压操纵系统故障诊断效率分析

以某综合传动装置液压操纵系统为研究对象,分析了各挡位原理、结构组成,并在此基础上,基于单故障假设条件,运用Teams软件建立了4挡工作状态下的液压操纵系统测试性分析模型,对模型的静态测试性分析结果表明,现有传感器配置不能满足诊断到零件级的测试性要求,需要增加测试点.测试性分析结果和优化后的故障诊断树,为测试点优化配置和故障诊断软件的设计提供了依据.     

基于准信息熵的测试性D矩阵故障诊断新算法

测试性D矩阵包含系统故障与测试的所有信息,是测试性分析的核心。正确处理D矩阵能极大地提高故障诊断的效率。在继承D矩阵传统处理算法优点的基础上,引入局部信息熵算式,提出一种准信息熵测试性D矩阵故障诊断新算法。新算法结合全局和局部两类寻优算法的特点,具有全局寻优和局部寻优的能力,并与传统算法具有相同的适应性。通过两个实例验证了新算法的有效性,表明新测试性D矩阵故障诊断算法具有减少诊断步数、诊断时间和诊断费用等优点。     

多芯线缆故障分析与快速诊断技术

为解决现有多芯线缆故障诊断系统存在的操作困难、效率低等问题,设计一种线缆故障快速诊断系统.采用故障树分析法对多芯线缆进行定性分析,再结合FMECA分析法对故障树顶事件进行评估与预测.系统中硬件控制平台采用STM32+CPLD体系结构,通过visual C++编译人机交互界面,结合控制模块化思想进行设计,并进行实验验证.实验结果表明:该系统能快速、准确地检测待测线缆,具有工作稳定可靠、操作方便和效率高的特点.     

基于故障树和规则的火控系统故障诊断专家系统

为提高坦克火控系统火力射击的精度,提出一种基于故障树和规则的坦克火控系统故障诊断专家系统。 根据系统自身特点及相关专业知识建立故障树,结合坦克火控故障诊断专家系统构造原则,采用反向推理策略结合 深度优先搜索的方法,通过故障树定性定量分析各部件对坦克火控系统性能的影响,给出故障树转化规则,得出应 用改进的反向推理策略。研究结果表明：该方法提高了搜索效率,可为其他火控系统故障诊断提供借鉴。     

基于故障树与灰关联分析的鱼雷故障诊断

将灰色关联度与故障树联合运用于鱼雷故障诊断,为鱼雷的故障诊断提供了一种新途径。在鱼雷动力系统故障树诊断模式识别中,运用灰色系统理论中的灰关联分析,通过进行关联度计算及排序,对各种故障模式发生的可能性大小作出了判断,从而为处理故障的轻重缓急、控制故障的发生以及改进系统的可靠性提供了理论依据。实例诊断表明,这种方法是有效可行的,并且诊断结果可靠。     

基于扰动搜索属性约简的装备故障诊断研究

为提高装备故障诊断效率,提出了一种新的粗糙集属性约简方法.首先将属性约简问题转化为集合覆盖问题,在相关矩阵的基础上构建相关系数矩阵;然后基于优质特征集选取原则,引入随机变异机制,设计扰动搜索算法,求出属性约简结果;最后,用UCI数据集和某型复杂装备电源系统进行验证.仿真结果表明,在满足分类精度要求的基础上,有效剔除了冗余属性,缩短了故障诊断时间.     

基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对传统故障诊断方法诊断过程复杂、效果不佳的问题,提出一种基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊 断方法。首先选取不同故障的振动信号进行归一化处理,然后把 1 维的振动信号转化成 2 维的灰度图像,利用每个 元素与其相邻元素之间的关系,并且采用重叠采样的方法加强数据集。在卷积神经网方面利用 tensorflow 搭建网络 框架,采用 4 种不同的卷积神经网络结构对样本进行训练。为避免实验的随机性,对每种方案进行多次训练,采其 结果的均值。根据测试集的准确率选取最好的适合轴承故障诊断的模型,同时对网络的结构参数进行优化改进,提 高模型的识别率和运行效率。实验结果表明,该方法可以准确地将滚动轴承的故障进行识别和分类。     

复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法

由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种 基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。