模糊神经网络变幅液压系统故障诊断

针对变幅液压系统复杂性、不确定性、模糊性的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为变幅液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识提取变幅液压系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,利用Levenberg-Marquardt优化算法对神经网络进行训练,系统推理速度快,容错能力强,并通过实例分析验证了变幅液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。     

模糊神经网络抓斗纠偏系统故障诊断

针对抓斗纠偏系统复杂性、不确定性、模糊性的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为抓斗纠偏系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识提取抓斗纠偏系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述故障的程度,利用Levenberg-Marquardt优化算法对神经网络进行训练,系统推理速度快、容错能力强,并通过实例分析验证了抓斗纠偏系统模糊神经网络故障诊断的有效性。     

基于键合图模型的新型故障树故障诊断方法

针对传统故障树的生成及应用缺陷,研究了基于键合图模型的新型故障树故障诊断方法.该方法根据系统键合图模型推导出时间因果图,进而建立系统故障树,由此产生一个用于反映系统行为变化的假设故障集合;同时,推理预测每个故障的后效特征,并与观测特征相比较,修正假设故障集,最终定位故障源.仿真结果验证了此故障诊断方法应用的可行性和故障诊断的准确性,具有广泛的应用前景.     

一种基于故障扩展SysML活动图的安全性验证框架研究

随着嵌入式系统在能源、交通等安全关键领域的广泛应用,针对嵌入式软件的安全性分析与验证方法一直是学术界和工业界的研究热点之一。使用扩展了故障树语义信息的SysML活动图来统一系统的功能模型与安全需求分析模型,并在保留故障树和SysML活动图两种模型语义描述的基础上,提出了一种基于故障扩展SysML活动图的安全性验证框架,包括:首先利用故障树最小割集提取故障信息并给出故障树逻辑门的转换规则;然后给出故障扩展SysML活动图的构建步骤;最后使用Promela对故障扩展SysML活动图进行建模,并使用模型检测工具SPIN对其进行分析验证。通过一个燃气灶控制系统验证了此方法的有效性。     

一种基于航电系统架构模型的故障树自动建模方法

航电系统作为安全关键系统,利用故障树对其进行安全性分析十分必要。然而,传统的故障树依靠手工构建,主要依赖于分析人员对系统的理解程度;同时由于安全性分析人员与系统设计人员对系统的理解不同而很难保证失效模式与系统架构的一致性。针对上述问题,提出了一种基于航电系统架构模型的故障树自动建模方法:通过向系统设计模型中添加相应的安全性属性,并嵌入高级形式化语言AltaRica中的断言机制描述故障转移过程,由此形成安全性分析模型;基于此模型利用路径追溯的方法完成故障树自动建模。以某飞机驾驶舱显示系统为案例的研究结果表明,所提出的方法能基于航电系统架构模型有效进行故障树自动建模,从而确保了故障树分析结果的完整性。     

基于贝叶斯网络的柴油机润滑系统多故障诊断

为解决柴油机润滑系统多故障的解耦与诊断问题,提出一种基于贝叶斯网络模型的故障诊断方法.建立的润滑系统贝叶斯网络诊断模型包括利用有向无环图描述多故障耦合关系和采用概率形式表示故障诊断定量知识两个部分.按照故障类型将润滑系统故障诊断任务分解为各类故障的诊断子任务,对于各子任务,利用故障树模型分析故障与征兆及多故障间的耦合关系,并通过故障树向贝叶斯网络的转化建立润滑系统的贝叶斯网络模型结构.在定量参数方面,采用noisy-OR/AND模型分析故障与征兆间的因果关联强度,通过设定故障的先验发生概率描述润滑系统的历史运行状况.最后,通过两起“进机油压过低”故障实例验证所提出方法的有效性.     

基于集对分析联系数故障树的BA系统可靠性分析*

为了有效管理和监测建筑设备自动化系统（BAS）,提高系统可靠性,基于集对分析联系数和故障树理论研究了BA系统的可靠性分析方法。详细分析可能引起BA系统故障的各种因素,建立系统的故障树模型,并确定了系统故障原因的各种可能组合方式;引入中间状态概率的概念结合集对分析联系数理论建立了BA系统的可靠性评定模型;通过BA冷源系统的仿真实例验证了模型的可靠性和有效性。实验表明,该模型便于发现系统的薄弱环节,从而有效提高了系统的可靠性。     

自动生成模拟电路故障树的一种方法

故障树法是应用于模拟电路故障诊断的一种常用方法;使用这种方法的关键是针对被测件(UUT)的不同故障模式,预先开发详细的故障树;传统的故障树开发方法是人工设计,其缺点是效率低,且容易出错;针对这一问题,提出了一种基于eXpress可测试性分析软件自动生成故障树的方法,描述了用eXpress自动生成故障树的过程,介绍了eXpress诊断报告的应用方法,通过示例验证了该方法的可行性和实用性;该方法的优点是能借助eXpress软件自动生成故障树、效率高、不易出错。     

一种结合线性时序逻辑和故障树的软件安全验证方法

嵌入式软件在安全关键领域的广泛应用使得保障软件的安全性成为学界的研究热点。故障树技术是工业界常用的传统的安全分析方法之一。然而,传统的故障树无法精确描述安全关键系统中具有时序特征的系统故障。针对此问题,给出了一种结合线性时序逻辑和故障树的安全验证方法。该方法运用线性时序逻辑对故障树进行形式化规约,从中抽取出软件安全属性并用时序逻辑公式进行描述,用以支持对安全关键软件的模型检验。最后,以某机载控制系统软件数据处理故障模块的模型检验为例,来说明该方法的有效性和可行性。     

基于模型的故障树自动生成方法

基于模型的安全性分析方法能够提高复杂安全关键系统的建模与分析能力.目前故障树被广泛应用于系统安全及可靠性分析中.故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)是一种自上而下的演绎式失效方法,根据故障树分析系统中不希望出现的状态,系统工程中可以尽早确定当前系统模型可能出现的问题并及时避免.面向一类安全关键性系统领域中的系统安全性建模语言AltaRica,基于其语义模型卫士转换系统(Guarded Transition Systems,GTS),设计了从平展化的GTS模型自动构造系统故障树的方法,节省了人工构造故障树的时间,从而加快了系统分析的进度.根据AltaRica3.0语言的语义规则,提取平展化GTS模型的数据构建实例对象;设计了GTS模型划分算法,得到一组独立GTS模型与一个独立断言,通过邻接矩阵构建独立GTS的可达图并获取关键事件序列.最后将处理结束的独立GTS与独立断言相结合,通过断言传播算法得到整个系统的状态及关键事件序列,生成系统故障树.最后通过实例来检验算法的有效性,结果表明,该算法能有效完成从平展化GTS模型自动生成故障树.     

Milling Fault Detection Method Based on Fault Tree Analysis and Hierarchical Belief Rule Base

Expert knowledge is the key to modeling milling fault detection systems based on the belief rule base. The construction of an initial expert knowledge base seriously affects the accuracy and interpretability of the milling fault detection model. However, due to the complexity of the milling system structure and the uncertainty of the milling failure index, it is often impossible to construct model expert knowledge effectively. Therefore, a milling system fault detection method based on fault tree analysis and hierarchical BRB (FTBRB) is proposed. Firstly, the proposed method uses a fault tree and hierarchical BRB modeling. Through fault tree analysis (FTA), the logical correspondence between FTA and BRB is sorted out. This can effectively embed the FTA mechanism into the BRB expert knowledge base. The hierarchical BRB model is used to solve the problem of excessive indexes and avoid combinatorial explosion. Secondly, evidence reasoning (ER) is used to ensure the transparency of the model reasoning process. Thirdly, the projection covariance matrix adaptation evolutionary strategies (P-CMA-ES) is used to optimize the model. Finally, this paper verifies the validity model and the method's feasibility techniques for milling data sets.     

一种基于四变量模型的系统安全性建模与分析方法

近年来,基于模型的系统安全性分析与验证方法是安全关键系统工程领域中的一个重要研究方向。提出了一种基于四变量模型的系统安全性建模与分析验证方法,该方法利用AltaRica建模语言对系统进行建模。通过对四变量模型及AltaRica进行语义研究构建二者之间的映射规则,以民用飞机中机轮刹车系统(Wheel Brake System,WBS)为例来说明整个验证过程,即首先利用四变量模型从系统的需求层次上对WBS进行需求分析并根据映射关系构建AltaRica模型,接着利用故障树分析方法对WBS进行安全性研究,最后基于AltaRica配套工具ARC对系统的安全性属性进行验证。验证结果表明了该方法在系统安全工程领域中的实用性。     

基于模糊故障树的ILS接收机的故障诊断

仪表着陆系统是飞机导航系统的重要子系统,其可靠性直接关系到飞机能否安全运行。为了准确描述故障对仪表着陆系统功能的影响程度,文中基于对仪表着陆系统接收机故障概率的分析,将模糊数学和故障树方法相结合,以AIR-BUS 320仪表着陆系统接收机为例,详述了模糊故障树的建模过程,并通过对其进行失效分析,给出了仪表着陆系统接收机的故障诊断算法。仿真结果表明,所建立的模型满足仪表着陆系统对接收机的故障诊断要求,且建模方法具有广泛的适用性。     

Fault detection and identification based on combining logic and model in a wall-climbing robot

A combined logic- and model-based approach to fault detection and identification （FDI） in a suction foot control system of a wall-climbing robot is presented in this paper. For the control system, some fault models are derived by kinematics analysis. Moreover, the logic relations of the system states are known in advance. First, a fault tree is used to analyze the system by evaluating the basic events （elementary causes）, which can lead to a root event （a particular fault）. Then, a multiple-model adaptive estimation algorithm is used to detect and identify the model-known faults. Finally, based on the system states of the robot and the results of the estimation, the model-unknown faults are also identified using logical reasoning. Experiments show that the proposed approach based on the combination of logical reasoning and model estimating is efficient in the FDI of the robot.     

基于故障树分析的嵌入式系统AADL模型可靠性分析方法

采用架构分析与设计语言(AADL)建立嵌入式系统的半形式化模型,实现从AADL模型到静态故障树(Static Fault Tree,SFT)模型的转换,并根据故障树定量分析法对系统可靠性进行分析。首先结合AADL错误模型附件建立可靠性模型;然后设计了从AADL模型到SFT模型的语义映射规则,并实现了将AADL模型中的基本元素转换为静态故障树中相对应的元素;最后结合飞机车轮刹车系统实例,使用文献中提出的方法对其进行可靠性分析,从而验证 所提方法的可行性和有效性。     

容错传感器系统分层组合可靠性建模方法

根据容错传感器系统的结构特点,结合不同可靠性建模方法的优点,提出了基于动态故障树和马尔可夫过程的分层组合可靠性建模方法。针对系统中包含的贮备事件,引入时间算子定性描述事件的时序特性,并推导了顶事件故障概率的定量计算公式。采用马尔可夫过程对传感器故障检测隔离进行动态建模。通过仿真比较所得模型与传统完全故障覆盖模型,分析了元件失效率、误检率等参数对系统可靠性的影响。由结果可得,该建模方法可行且更为精确。     

一种基于模式的故障诊断方法

提出一种改进的基于模式的故障诊断方法。将故障定义为可以用正则表达式描述的模式,避免了传统的用 “特殊”事件表示故障的局限性。将正则表达式转化成等价的确定性有限自动机,便于构造故障模式空间。故障模式 空间包含系统所有的故障信息,可以描述单故障、故障序列、多故障、间歇性故障等多种故障形式。最后给出基于故障 模式空间的可诊断性定义和诊断系统。     

核电系统的故障树可靠性定量分析数字仿真

故障树分析是核电站概率安全评价的重要方法,该文在介绍利用蒙特卡罗方法进行故障树定量分析仿真建模原理后,根据故障树所表示的系统模型的特点,绘制了故障树定量分析的程序框图,并根据框图编写了MATLAB程序.通过实例开发运用,证实该方法的有效性和可操作性.同时,我们还发现运用该方法计算可靠性,可以观察到系统中的各底事件对整个系统的影响程度,这对核电设备的设计、维修和改造具有很大的指导意义.