基于故障树最小割集和最小路集的诊断方法研究

利用故障树的原理和方法,对基于故障树最小割集和最小路集的诊断方法进行了研究。首先给出了故障树最小割集和最小路集的数学描述,在此基础上开发了基于故障树最小割集和最小路集的诊断推理策略,最后提出了测点配置和优化的方法。     

故障树最小割集技术在软件测试中的应用

笔者提出将故障树分析技术应用在软件测试中,通过分析软件系统结构,以软件程序的各子模块为事件建立软件故障模型并对模型进行定性分析,利用最小割集算法分析模块重要性次序,找出软件关键模块和故障组合模块,将分析结果应用于软件测试,提高软件测试针对性,发现软件潜在缺陷,降低产品失效风险,以达到提高软件可靠性的目的。     

一种基于Petri网模型求解故障树最小割集的算法

Petri网作为一种动态的图形化建模工具,可用于表达系统的逻辑关系和描述系统的动态行为,文中利用Petri网的这一特点对故障树进行建模,并在此基础上提出了一种新的求解故障树最小割集的算法,最后以实例说明了这一求解过程.该算法与以往方法相比,提高了执行效率,且可同时得到最小路集,为系统的可靠性分析工作提供了一种新的途径.     

基于SAT求解器的故障树最小割集求解算法

故障树分析广泛应用于核工业、航空航天和交通控制等安全攸关领域的安全性分析。求解故障树的最小割集是故障树分析的关键步骤。目前,对于大规模故障树的最小割集的求解方法主要是将故障树转化为二元决策图之后求解,其主要缺点在于算法在时间和空间上的消耗严重依赖良好的变量顺序。为了减少存储资源并加快求解速度,提出了一种基于可满足性问题的故障树最小割集求解算法。首先,将求解故障树最小割集问题转化为求解布尔可满足性问题。然后,利用可满足性问题求解器,通过迭代分析求得最小可满足解集合,即为对应故障树的最小割集。实验表明,本文算法求得的最小割集准确、有效并且在空间和时间上的消耗均要优于传统的基于二元决策图的故障树最小割集求解算法。     

基于故障树的发射车故障诊断技术研究

针对目前发射车电气系统故障定位复杂、缺少快速定位分析手段、问题排查必须依赖研制专家、排故时间长的问题,设计了一种基于故障树的诊断机制对发射车进行故障诊断。建立了发射车故障树,设计了基于算法和规则的配置方法将检测数据与故障树节点相关联,采用基于最小割集的快速诊断推理技术,完成了对发射车的故障自动诊断。试验结果表明,该方法实现了发射车电气系统故障的快速自动诊断定位,诊断定位准确,具有较好的实用性。     

基于最小割集的安全性测试用例的动态生成

利用故障树的原理和方法,对基于故障树最小割集的安全性测试用例动态生成进行了研究.首先阐述了故障树和故障树最小割集的概念及数学描述,然后给出了故障树最小割集的生成算法,最后在此基础上提出了基于故障树最小割集的动态生成安全性测试用例的算法.     

基于故障树的远程故障诊断任务分解和决策方法

远程故障诊断对提高飞机飞行安全、降低诊断和维护成本、建立更好的飞机维护环境具有重要作用,在远程故障诊断过程中,面对复杂的诊断任务和冗余、不确定的决策如何做出合理的任务分解和最优的诊断决策是个重要的研究课题。以提高诊断效率和可靠性,本文提出了一种基于故障树模型的任务分解与决策融合方法。首先,描述了多资源远程诊断任务分解问题;其次,建立了基于故障树最小割集的诊断任务分解机制;最后,提出了基于D-S证据理论的决策级信息融合方法,并通过实际算例验证了任务分解和决策方法的可行性。     

由不交化矩阵求最小割集的改进算法

利用早期不交化法求解最小割集是目前进行故障树定性分析的一种有效方法。但不交化最小割集矩阵行数随着故障树规模的大小呈指数增长,对于数万乃至数百万行的不交化矩阵求解最小割集的过程就会慢得让人无法接受。通过对原算法的分析和改进,采用静态指针法建立动态数组,避免了原算法最耗时间的对不交化矩阵的排序运算。通过与原算法的对比分析,结果验证了本算法的有效性。     

结合故障输出结构特征的极小冲突求解算法

基于模型诊断(model-based diagnosis)是人工智能领域中的重要研究方向,而基于极小冲突求诊断是求解诊断问题的经典方法,因此求解极小冲突是诊断中的一个重要步骤.通过对电路模型特征的研究,结合CSRDSE极小冲突集求解算法,提出结合故障输出结构特征的极小冲突求解算法MCS-SFFO：首先对CSRDSE算法的剪枝规则进行了改进,避免对集合枚举树SE-Tree中非冲突集叶节点对应子叶节点的访问;其次,提出故障输出无关元件集与故障输出相关元件集等相关概念,并根据系统描述和观测给出求解故障输出无关元件集的方法;最后,提出非冲突集定理,即故障输出无关元件集的子集不是冲突集,并根据非冲突集定理,给出极小冲突集求解算法MCS-SFFO.MCS-SFFO算法在基于CSRDSE算法求冲突集方法的基础上对无解空间进一步剪枝,减少了调用SAT求解器的次数.实验结果表明：与CSRDSE算法相比,MCS-SFFO算法求解效率明显提升.     

基于最小决策风险的故障诊断方法

预测与健康管理技术对故障诊断的准确性提出了更高的要求.在传统基于支持向量机的故障诊断方法中引入最小决策风险,即将先验故障模式信息与数据驱动学习算法相融合,以获得更为有效的故障诊断结果.给出了基于多分类后验概率最小决策风险的SVM故障模式识别的实验步骤,并选取某电路板的400组数据进行实验.结果表明,提出的故障诊断方法可有效减少故障的漏报率,提升系统整体的诊断准确性.     

基于粗糙集的多层容错神经网络故障诊断

针对神经网络故障诊断问题中输入属性维数多和数据量庞大的情况,首先利用粗糙集理论对原始数据进行约简,并按照一定的原则选取多个约简;然后对所得到的多个约简分别构建子神经网络,将多个子网络合成统一的容错网络。结合实例应用取得了令人满意的结果,并为高可靠性设备的故障诊断提供了新的思路。     

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.     

Reliability Analysis of Systems Described by Fault Trees with Efficiency

A fault tree model is proposed that describes a structure and functioning of systems with different levels of operation quality. Approximate analytical and statistical methods for evaluation of reliability characteristics of such system are developed. An appropriate software is worked out.     

利用CSP求解极小碰集的方法

基于模型诊断是人工智能领域中具有挑战性的问题,包含了很多人工智能中的关键问题,其研究对整个人工智能领域起着重要推动作用.在基于模型诊断中,候选诊断结果通常由所有极小冲突集对应的所有极小碰集所描述,求出所有极小碰集是其核心问题之一.提出一种将极小碰集问题转换为约束满足问题的方法,该方法调用成熟的CSP求解器进行求解,扩展了约束可满足问题的应用领域.首次提出hard-冲突集和soft-冲突集的概念,并给出利用所提的方法分别求解具有一些特征的极小碰集：小于固定长度、不含特定元素及包含hard-冲突集和soft-冲突集.实验结果表明,提出的方法易于实现、扩展性强,对于特定类型极小碰集问题的求解效率较高.     

用对分HS-树计算最小碰集

在基于模型的诊断中,利用冲突集计算最小碰集是其关键的步骤,因为所有冲突集的最小碰集就是所考察系统的诊断.在Reiter的方法中,要用HS-树(图)来计算最小冲突集的最小碰集.HS-树的计算量比较大,且又会因为剪枝的问题而剪掉真实解.提出了用对分HS-树(binary hitting set-树,简称BHS-树)计算最小碰集的方法.这种方法的优点是:(1)产生的树的节点数明显少于HS-树,因而效率较高;(2)解决了因为剪枝而产生的最小碰集丢失的问题;(3)在新增加冲突集时不必完全重新计算,只需在原BHS-树     

基于故障树的磁导航AGV系统故障诊断研究

随着磁导航AGV系统在制造业和物流业的广泛应用,为了保证其正常工作,针对磁导航AGV系统的故障部位,利用故障树分析法建立了故障树,并进行了故障分析。实践证明,该方法简单实用,有助于提高故障诊断的效率和准确性。