改进的基于互测PMC模型的系统级故障诊断集团算法

该文改进了基于互测PMC模型的系统级故障诊断集团算法的理论，通过定义集团测试边和绝对故障集，简化了集团诊断图，由此能较易地找到所有的基于互测PMC模型的相容故障模式(即使不满足t—可诊断性)，从而大大减少了系统级故障诊断的复杂度，尤其是对强t—可诊断系统。     

基于Chwa&Hakimi故障模型的集团诊断

提出了基于Chwa＆Hakimi故障模型的集团诊断,定义了绝对故障集和最终诊断图,由此能找到所有的基于Chwa＆Hakimi故障模型的相容故障模式。从仿真结果看大大减少了系统级故障诊断的复杂度,特别是对强t-可诊断系统,具有较大的实际意义。     

用方程表示BGM故障模型的方法研究

文章首次把基于测试的非对称模型———BGM模型等价地转换为一个方程。这将给该类系统级故障模型的诊断带来很大方便。     

基于非齐次线性方程组的系统级故障最优诊断算法

提出了基于非齐次线性方程组的系统级故障诊断，给出了PMC、BGM、Chwa＆Hakimi、Maleks模型的方程组，并进一步给出了求解最优诊断算法及C＋＋语言算法描述。     

基于仿真的电路板级故障诊断测试方法

针对某雷达定时器板的电路特点,提出了一种基于仿真的电路板级故障诊断测试方法。首先,利用pspice对被测电路进行功能模型建模和故障模型建模,根据功能模型构建电路仿真原理图进行功能仿真,进而利用故障模型做故障注入进行故障仿真,仿真结束获取功能仿真和故障仿真数据,通过小波分析的方法提取仿真数据的特征,包括能量分布特征提取、极值特征提取和熵特征提取,并做测试节点优化删除冗余数据,最后通过概念格的方法对特征数据做训练,生成应用于被测对象的故障诊断模型。通过获取的故障诊断模型对诊断数据进行故障推理,验证了测试方法的可行性。     

系统级故障诊断中可诊断性的研究与发展

系统级故障诊断是保障多处理器计算机系统运行可靠性的重要手段,也是进行路由计算、容错分析的理论基础。系统级故障诊断中的可诊断性研究是为了进一步提高系统的诊断能力而进行的一系列诊断策略研究。系统级故障诊断中的可诊断性研究经历了半个世纪之后,已经发展成一个具有多种不同针对性的可诊断性理论集合,但是各个可诊断性之间的关联关系、优缺点以及适用性尚不清晰。基于此,本文在充分分析系统级故障诊断中可诊断性的国内外研究现状的基础上,明确了各个可诊断性的继承性关联关系、诊断能力以及故障的限制性条件,进而指出了可诊断性未来的发展方向。本文的研究为后续开展系统级故障诊断的可诊断性研究提供了宝贵的理论基础,具有重要的理论价值和现实意义。     

基于比较模型的交换超立方网络的(t,k)诊断度研究

故障诊断问题已经被广泛讨论,许多互连网络的诊断度已被深入研究。(t,k)-诊断为最重要的系统级故障诊断策略之一,在故障节点不大于t的前提条件下,每次迭代均可以识别最少故障节点个数为k。针对如何提高交换超立方网络的诊断度的问题,进行了一个基于比较模型的(t,k)-诊断算法研究,根据连通图的特性对交换超立方网络进行连通分子的划分,并计算交换超立方连通图中连接边与节点间的量化关系,从而证明了交换超立方网络是(t,k)-可诊断的。最终表明,本算法下的诊断度,优于其传统精确诊断s 1。     

基于改进的证据更新工业过程故障诊断研究

工业生产过程的故障成因颇为复杂,一种故障的故障特征可能有多种表现形式,而多种故障又有可能表现出一种故障特征。因此单模型、单因素的故障诊断方法已显其不足。提出了改进的证据更新的动态故障诊断算法,并结合人工智能方法应用到硝酸生产过程故障诊断系统中。该方法通过对模糊神经网络的描述来确定故障诊断的辨识框架,应用新型的模糊推理方法生成诊断证据,诊断证据再基于改进的证据更新规则来实现证据的动态更新,根据结果来进行故障决策,从而解决了故障模式多样性、故障诊断动态性以及故障特征不确定性的问题。经实例验证,该方法的应用可提高故障诊断确诊率。     

主运煤流线协同控制系统的故障诊断设计

针对主运煤流线协同控制系统存在维护困难的问题,开发了一种主运煤流线协同控制系统故障诊断模块,从设备级诊断、系统级诊断、远程诊断3个方面介绍了系统故障诊断原理:设备级诊断记录相关传感器、本安电源等重要事件并传输给协同控制器;系统级诊断对系统各设备统一授时,由协同控制器运行故障诊断算法分析故障原因,并将分析结果推送至地面集控室;远程诊断是由地面集控室工程师或装备制造企业研发人员分析并确认故障原因,并通知巡检人员排除故障。     

一种容差模拟电路的分级故障诊断方法

提出了一种基于分级故障字典的容差模拟电路故障诊断方法;在测前首先对待诊断电路进行最坏情况分析得到容差电路输出电压的正常区间,并存为第一级故障字典用于电路故障检测;再利用节点电压灵敏度序列作为故障特征建立用于定位故障元件的第二级故障字典;最后通过测前划分元件参数的七段式仿真建立用于故障元件参数区间识别的第三级故障字典;在测后实施故障诊断时可根据需要依次查阅字典,检测电路故障,定位故障元件及识别故障元件的参数区间;该方法能够提高测后故障诊断的效率,在实际应用中具有一定的参考价值;最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

同步发电机励磁故障诊断系统研究及实现

智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,同步发电机励磁装置诊断系统是在对励磁单元的结构层次、工作原理及其故障模式、故障机理展开分析和研究的基础上来进行设计的,针对现场实际的需要,对智能故障诊断系统在励磁系统故障诊断的应用技术进行了研究,分析了诊断系统的层次结构和主要组成模块,采用DSP作为控制器件,设计了诊断系统的硬件结构和软件结构,最后讨论了诊断系统的诊断机理和工作流程。     

TCAS视频存储器板卡故障诊断系统研究

TCAS是保障飞机飞行安全的重要机载电子设备,然而国内对TCAS系统板卡只能进行板卡级的测试,不能进行元件级的维修和测试。以TCAS系统中的视频存储器板为例,根据板卡电路特点及适航要求提出一种改进后的基于故障树分析的元件级故障诊断新方法,该方法通过对待测板卡提供外围激励信号、编写程控控制命令、故障树分析和编写输出结果优化程序等对待测板卡进行故障检测与定位,该系统通过调试与运行证明效果良好,并由实验数据得出故障检测精度大大提高,为国内自主研发元件级自动检测设备和机载电子板卡的深度维修提供了可靠的理论依据。     

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.     

自组织实时分布式故障诊断系统

以往的分布式故障诊断系统只有当故障发生后才进行故障诊断,不具有实时性,不能监测网络的运行并根据网络的运行情况适时地启动故障诊断模块。给出了一种新的分布式故障诊断系统,既克服了网络频繁进行故障诊断代价太高的缺点又使网络的故障得到及时发现。     

一类非线性系统的故障诊断方法

针对一类非线性系统,提出了一种新的故障诊断方法;首先,对未知的系统正常模式和系统故障模式分别进行确定学习,将系统正常模式和各种故障模式以空间分布的常数神经网络权值方式储存,建立模式库;然后,根据已有模式库中的模式构造一系列估计器,将估计器的状态与实际系统状态进行比较,构造残差,以此来检测和分离各种故障;最后,以弹簧减震器系统为例,用仿真结果证明了文中设计的故障诊断方法的可行性和有效性.     

某高炮通信系统性能检测与故障诊断系统设计

由于某高炮通信系统结构复杂、技术先进,技术保障难度大,部队在形成装备保障能力方面还存在很大差距,主要是缺乏故障诊断设备,归根结底是缺乏有效的测试手段和适用的故障诊断技术;作者针对高炮通信系统,设计了高炮通信系统性能检测与故障诊断系统;该系统采用主控机与测试机的分离式结构,其中主控机由便携式微机组成,测试机由工控机和各功能模块组成;此系统可对自行高炮通信系统的性能进行自动检测和故障诊断;实验结果表明,该系统效果良好,为高炮武器系统的技术保障提供了一种实用的方法。     

基于规则的通用专家知识库故障诊断方法

针对故障诊断专家系统实用性与通用性的矛盾,在简要分析专家系统工作原理的基础上,提出了一种以用户为中心,基于规则表达的通用性专家知识库故障诊断方法。将规则推理？模糊决策[1]融为一体,形成一阶梯式故障推理机制;对不同的诊断对象,只要设置好必要知识表达模型,就可自行生成一专用基于规则的专家知识库故障诊断方法,并能自动输出诊断结果。     

多传感器数据融合技术在故障诊断中的应用

利用多传感器数据融合的方法进行故障诊断,建立融合故障诊断系统.将故障诊断系统按数据融合的方法分为数据级融合模块、特征级融合模块和决策级融合模块.数据级融合模块主要对多传感器的测量信号进行处理,提取出故障诊断的特征信息.特征级融合模块采用3个结构相同的并行神经网络,一是进行局部诊断;二是获得决策级D-S证据理论的基本概率赋值.决策级采用D-S证据理论的方法对特征级局部诊断的结果加以融合,得到最终的诊断结果.利用此系统在汽轮机转子试验台架上进行了故障诊断,得到了令人满意的结果.     

多层免疫故障诊断模型的研究

借鉴生物免疫系统的分层防御机理以及层次间的相互刺激作用,提出了用于网络故障诊断的多层免疫诊断模型。模型采用三层结构,包括固有诊断层、故障传播识别层和适应性诊断层。固有诊断层考虑故障在发生概率上相互独立的已有知识,故障传播识别层采用B细胞免疫网络作为故障定位的故障传播模型,适应性诊断层学习和概括未知故障中发现的模式。多层故障诊断方法既能检测出已知故障,又能检测出未知故障。采用网络故障传播模型及定位算法,能找出最优的测点组合诊断所有的故障,可以减少需测测点的数量。     

基于测控数据挖掘的航天器故障诊断技术研究

近年来数据挖掘技术的快速发展使得利用航天控制中心积累的大量测控数据进行航天器在轨故障诊断成为可能.基于数据挖掘的故障诊断技术能够从历史数据中自动或半自动地获取潜在的诊断知识,从而有效解决故障诊断中知识获取困难的问题.在研究航天器实际测控数据特点的基础上,分析了传统故障诊断技术的优缺点,提出了基于数据挖掘技术进行航天器故障诊断的可行方法,指出了基于数据挖掘的航天器故障诊断技术下一步研究的主要方向.