FTA与BP神经网络结合的地平仪故障诊断方法研究

为了提高某型地平仪常见故障的诊断效率与准确率，研究了故障树分析(FTA)与反向传播(BP)神经网络相结合的地平仪故障诊断方法。根据地平仪的结构原理，首先采用FTA法得到了该型地平仪的所有故障模式及最小割集，建立了故障树的结构函数。然后按照最小割集重要度，筛选出BP神经网络训练样本的主要故障模式。最后以某单位该型地平仪的故障统计数据为基础，运用BP神经网络的方法建立了地平仪的故障诊断模型，并对模型进行了验证。验证结果表明，采用FTA法与BP神经网络相结合的故障诊断方法，弥补了2种方法单独诊断时的固有缺陷，提高了故障诊断的准确性和效率。