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。     

故障树模块化在装甲车辆灭火系统故障诊断中的应用

为了实现装甲装备灭火系统故障的快速诊断,提出了一种故障树模块化分析方法;对灭火系统故障树进行深度优先最左遍历,并记录遍历过程,按照遍历顺序对故障树中的每个事件进行标定,并将灭火系统故障树划分为相互独立的模块,依据划分的模块可以通过故障现象对模块内的故障进行排查及修复;实验结果分析表明,该方法可以快速修复模块故障,恢复系统功能,简化了以往对灭火系统所有子事件遍历查错的繁琐过程。该方法同样可以计算故障模块的失效概率,并可以实现故障模块的整体更换,恢复系统性能;证明了故障树模块化方法在灭火系统故障诊断中具有较高的效率,简化了灭火系统诊断流程,在装甲车辆其他系统故障诊断中具有借鉴作用,符合现代作战对于装备保障的需求。     

基于BP神经网络的装甲车辆电源系统故障诊断方法研究

为实现装甲车辆电源系统故障诊断的智能化,在Simulink中建立爪极同步发电机数学模型和桥式不可控整流电路来构建装甲车辆电源系统基础模型,通过设置各类故障,采集不同的电压故障波形中的数据并进行归一化处理;在Matlab中编写、运行BP神经网络训练程序,得到网络模型,并取测试样本进行验证;结果证明了该训练后的神经网络的正确性,表明了BP神经网络在装甲车辆电源系统故障诊断中具有可行性,达到了对整流器故障诊断的目的。     

装甲车辆电源系统智能故障诊断方法研究

针对电源系统建模复杂的问题,通过Matlab/simulink建立装甲车辆电源系统仿真模型,应用小波包能量法提取电源系统在各种状态下电压及电流信号的能量特征向量,并将其作为故障分类器的输入向量;结合SOM神经网络无监督聚类和BP网络有监督学习的能力,构建两层的故障分类器对各种故障状态进行识别和诊断;以车辆电源系统中整流桥故障为例进行仿真分析,结果表明该方法具有快速准确的故障诊断能力。     

基于故障树模型的波音777故障诊断专家系统

当前波音777机务维修主要依据波音公司提供的故障隔离手册或经验两种方法进行排故,两种排故方法是分离的。提出基于故障树模型的波音777故障诊断专家系统,通过有效地结合故障树诊断方法和专家经验诊断直接、快速的优点,能够迅速、准确地确定飞机的故障部位,提高机务维修效率。以实例说明本系统在波音777故障诊断的应用。     

基于BP神经网络的军用电源智能故障诊断

电源设备的可靠运行关系到地空导弹武器系统的性能,对电源系统进行准确的故障诊断是十分重要的.为对地空导弹武器系统中电源设备故障进行准确诊断,介绍了BP神经网络和某型地空导弹静变电源的相关知识,建立了三相DC/AC逆变器的故障模型,并对几种常见的故障进行了简要的分析.最后,将BP神经网络模型应用于某型地空导弹静变电源的故障诊断,利用神经网络较好的模式分类能力,解决了以往地空导弹部队进行静变电源故障诊断的不足.仿真结果表明,该方法能够准确诊断电源设备的故障,验证了该方法的准确性和实用性.     

基于动态贝叶斯网络的机载电子设备故障诊断

针对目前机载电子设备故障诊断过程中诊断效率低以及采用传统动态故障树马尔科夫链分析方法存在系统状态空间爆炸的问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络的故障树故障诊断方案;设计首先将基于零压缩二元决策图的动态故障树定性分析和贝叶斯网络的定量推理相结合获得系统最小割集,然后以集成传感器信息更新系统的部件诊断重要度和最小割集,最后综合考虑系统部件诊断重要度和最小割集设计了系统的故障诊断决策算法,得到故障诊断决策树;以机载光电雷达设备的故障诊断为例,通过对比有无证据条件下系统故障诊断中最小割集以及其诊断重要度,证明了此方案能够准确、快速地诊断出系统具体的故障原因,节省了诊断成本。     

基于故障树的电梯故障诊断专家系统设计

设计了一种基于故障树的专家系统结构,建立了电梯系统的故障树模型和专家诊断知识库,提出了一种基于故障树专家系统的电梯故障诊断方法,开发了基于该方法的电梯故障诊断实验平台.该方法通过对电梯系统故障树模型进行分析提取故障树最小割集及最小割集重要度,并作为诊断规则并存入专家系统知识库,运用基于故障树最小割集重要度的推理机实现故障树与专家系统的交互操作,最后完成诊断并输出结果.实验表明,该方法较好地解决了专家系统知识获取难和知识完整性差的问题,实现了电梯故障的快速准确诊断.     

某型飞机导弹发射通道故障诊断专家系统设计

针对某型飞机导弹发射通道故障定位周期长和排除效率低的问题,综合应用故障树分析法和专家系统分析法,设计并开发了某型飞机导弹发射通道故障诊断专家系统;该系统按照故障树结构建立故障知识库,采用基于规则推理(Rule-Based Reasoning,简称RBR)的推理策略进行故障原因的推理与诊断;通过外场和内场使用表明,该系统提高了导弹发射通道的故障诊断效率,减轻了部队维护人员的排故强度。     

一种便携式船舶气象仪仿真仪

为了解决船舶气象仪维修过程中存在的故障诊断困难、对维修人员要求较高以及专家随船维修不现实等问题,研制了一种便携式船舶气象仪仿真仪。该仿真仪的硬件部分采用模块化设计,主要模块均设计有基于AVR单片机的低功耗嵌入式系统,各模块间通过CAN总线连接,并可按需组态;软件部分设计有基于专家知识库和故障树分析法的专家系统故障诊断模型。试验结果表明,该仿真仪能够对现有各型号船舶气象仪的故障进行快速识别和准确定位,从而大大提高了船舶气象仪的维修保障能力。     

装备无故障发现与间歇故障诊断技术

无故障发现是装备单元在某维修级别被认为故障而拆卸,却在下一维修级别测试没有发现故障的现象,日益成为装备测试与保障领域的突出问题。间歇故障是无故障发现的主要原因,也是故障检测诊断领域面临的棘手问题。介绍了无故障发现和间歇故障的基本概念,总结分析了无故障发现和间歇故障的产生诱因、分类及对装备的影响,概述了无故障发现、间歇故障检测与诊断技术的国内外研究现状,指出了间歇故障确定性检测的发展趋势,深入分析了间歇故障诊断领域的关键技术与发展方向。     

计算机软件故障的快速修复

电脑操作中80％以上的问题是软件引起的,计算机故障尽管五花八门、千奇百怪,但由于计算机是由一种逻辑部件构成的电子装置,所以软件故障诊断的基本原则,软件故障诊断的方法,计算机软件故障的检修流程,计算机软件故障快速修复的常用方法是有规律可循,可以梳理总结出来。掌握这些规律,计算机软件故障修复可快速解决。     

基于故障矩阵的贝叶斯故障定位方法

故障的准确诊断和定位是云计算系统提供持续服务的前提条件;为了提高系统故障诊断和定位的性能,文章提出了一种基于故障矩阵的贝叶斯故障定位方法;首先,对云计算系统的软件结构进行了抽象,对事物进行了定义,并描述了事务的执行路径;其次,将系统运行的多个执行路径表示为故障矩阵,并给出了组件健康状态的逻辑命题表达式;最后,应用贝叶斯概率分析了系统故障的概率;实验表明,文章提出的方法与其它相关方法相比,故障识别的准确性更高,所用的执行时间更短.     

基于故障图模型的故障诊断方法研究

在复杂系统故障诊断中，为了解决故障树模型过于简单和现有故障图模型过于复杂而且分解简化比较困难的问题，在故障树模型的基础上进行拓展，提出了具有扇入节点和层次节点的有向无圈的故障图模型，阐述了基于该模型的故障诊断和故障影响预测原理，并且给出了基于该模型的一系列相关预处理方法及算法．它们包括：生成子树库和生成可探测节点路径库的预处理方法、故障诊断推理算法和故障影响预测算法等．     

TBFL和SAFL方法熵分析

为TBFL(testing-based fault localization)方法和SAFL(similarity-aware fault localization)方法构造了熵模型,并用该模型对Dicing方法、TARANTULA方法、SAFL方法在一个实例上进行分析比较。结果表明,熵模型可以为构造以及分析TBFL方法和SAFL方法提供一个原则性框架。     

Bayesian Fault Probability Estimation: Application in Wind Turbine Drivetrain Sensor Fault Detection

In this paper, the extension of the Bayesian framework for sensor fault detection of nonlinear systems proposed in [25] is studied utilizing particle filtering and the expectation maximization (EM) algorithm, in which the fault probability is calculated. The proposed algorithm is implemented on a wind turbine benchmark model to detect drivetrain sensor faults, which are one of the most addressed and likely faults in offshore wind turbines. The fault probability estimation effectively eliminates the need for installing identical redundant sensors. Indeed, because of the use of the unknown wind speed estimator, the residual signal, constructed based on the drivetrain estimated states, is not able to clearly signify the fault periods, a situation in which the fault probability accurately does this task. Also, using the proposed algorithm, the fault size for each sensor is estimated via a one‐step calculation, which decreases the complexity of this algorithm. The fault identification is performed using the recursive least square method and two other modifications, including exponentially weighted and windowed estimates. Additionally, in the fault accommodation step, the concept of a virtual sensor is used to remove the need for reconfiguring the current controller, which reduces complexity and expense. In the simulation section, using a real measured wind speed for two different fault scenarios, the proposed algorithm is evaluated and finally, conclusions are stated.     

Web服务故障的分类方法①

Web服务故障分类是实现故障诊断的基础。在分析了Web服务的故障管理流程的基础上,提出了Web服务类型和执行过程相结合的Web服务故障分类方法,构建了Web服务故障树,根据故障及其外部表现间的对应关系构造了Web服务故障矩阵,通过分析和验证说明Web服务分类方法能够有效支持快速、准确的Web服务故障诊断。     

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.     

Efficient RT-Level Fault Diagnosis

Increasing IC densities necessitate diagnosis methodologies with enhanced defect locating capabilities. Yet the computational effort expended in extracting diagnostic information and the stringent storage requirements constitute major concerns due to the tremendous number of faults in typical ICs. In this paper, we propose an RT-level diagnosis methodology capable of responding to these challenges. In the proposed scheme, diagnostic information is computed on a grouped fault effect basis, enhancing both the storage and the computational aspects. The fault effect grouping criteria are identified based on a module structure analysis, improving the propagation ability of the diagnostic information through RT modules. Experimental results show that the proposed methodology provides superior speed-ups and significant diagnostic information compression at no sacrifice in diagnostic resolution, compared to the existing gate-level diagnosis approaches.     

关于链路故障的分布式故障诊断

一、引言 在分布式系统中,故障诊断应包括故障结点机的诊断和故障链路的诊断,故障链路的诊断在分布式系统级故障诊断中占有重要地位,它不仅是分布式乐统级故障诊断的目标,而且也是分布式系统级故障诊断的前提,因为一个系统的链路发生故障,则将会对故障结点机的诊断带来困难。在现有的诊断算法中,并不是所有的诊断算法都考虑了链路故障。 在分布式系统中,虽然任两个结点机之间都能进行通讯,也即都能进行互测,因而实际分布式系统的测试图的拓扑结构可以是任意结构的,但我们一般只在实际分布式系统的拓扑结构是分布式的或多总线的情形下才考虑链路故障。因为在单总线系统中,链路故障的出现将是致命的,会使整个系统的故障诊断成为不可能,因此一般不考虑链路故障。