使用危险理论的多传感器故障检测

现有的免疫故障检测理论用于多传感器检测对象时,易产生计算开销过大的问题。引入危险模式理论对其进行建模。将免疫算法与危险模式理论相结合,提出了一种基于危险信号的多测点免疫故障检测算法。通过定义和计算危险信号和危险程度信号提高系统故障识别的准确性。仿真结果表明：使用该文提出的模型和算法不但简化了系统计算过程,而且能有效地提高系统对虚假故障的甄别能力。     

基于FPGA的EMD算法实现方法的研究

针对基于FPGA的嵌入式系统在机械设备状态检测和故障监测设备中的应用需求,为提升检测设备的性能和检测设备便携性,研究了EMD信号分解方法在FPGA平台上的实现。主要研究了基于Xilinx FPGA平台实现EMD算法的方法,直接处理实时采集到的振动信号,通过FPGA模块对采集到的信号进行EMD分解,用于后续信号的分析。将EMD算法移植到FPGA平台,将减少故障检测设备对上位机设备的需求,符合故障检测设备微型化、便携式的发展方向。     

基于小波分析的RAIM算法卫星故障检测研究

作为一种传统的卫星故障诊断方法,RAIM在卫星故障监测中发挥着重要作用;文中基于奇偶矢量RAIM算法,提出一种基于小波分析的RAIM算法的卫星故障检测方法;首先利用Haar小波分解,对卫星故障信号进行小波变换处理,提取故障信号特征,通过在不同尺度的奇异性变化找到信号突变点,然后将检测结果反馈给RAIM算法进行故障检测,对不同条件下的卫星故障进行故障检测性能进行分析;仿真实验表明,该算法提高了系统故障检测的准确性,降低了误警率。     

基于CPCI总线的航天器通信信号设备故障检测系统设计

针对当前航天器通信信号设备故障检测系统受到噪声影响,导致系统通信设备故障信号检测精准度低,检测时间长的问题,设计基于CPCI总线的航天器通信信号设备故障检测系统;CPCI故障模拟模块利用RS232串行线控制注入机,采用故障注入器执行故障注入CPCI总线,接收控制系统参数和指令,使用时钟分配芯片传输时钟信号,通过CPCI检测板卡模块,配合FPGA实现接口控制,完成系统硬件结构设计,利用任务间相互依赖关系,实现任务间相互检测,通过终端网工作站定期发送多路通信网相关信息,返回无疵点检测结果,采用二次相关算法,提取多通道通信故障信号详细信息,准确估算通信信号时延,排除多通道网络噪声影响造成的通信故障,完成系统软件部分设计;实验结果表明,基于CPCI总线的故障检测系统的故障信号检测时间仅为1.8 s,故障信号幅度最大为28 dB,最小为1 dB,与实际变化幅度一致,通信设备故障信号检测精准度较高,能够有效缩短通信设备故障信号检测时间。     

基于模糊支持向量机的智能站继电保护设备隐性故障检测方法

针对智能站继电保护设备运行工况不稳定,误动率和拒动率较高的问题,提出了基于模糊支持向量机的智能站继电保护设备隐性故障检测方法。采用多小波变换方法处理采集的继电保护设备信号数据噪声,将处理后的信号输入模糊支持向量机网络中,计算隐性故障样本类别隶属度函数以及训练该网络,建立模糊支持向量机模型;通过组合二类分类器,分类检测继电保护设备隐性故障;利用采用布谷鸟算法优化模型的隶属度函数和惩罚函数,提升故障检测精度。测试结果显示：隐性故障检测相对误差结果均低于0.2,检测效果较好,并且应用后保护的误动率和拒动率均低于0.3%;能够可靠完成继电保护设备隐性故障运行工况下的故障类别检测。     

基于多信号温度模型的机载电子板卡故障检测研究

对机载电子板卡的红外故障检测进行了深入研究,通过将机载电子板卡正常工作时的红外温度图像与故障时的进行对比,建立了系统的多信号温度模型,针对传统多信号模型的缺点,提出一种基于贝叶斯网络的建模方法,并给出贝叶斯网络模型的测试性分析方法与指标计算方法,得到模型相关矩阵并进一步进行故障诊断分析;结果证明该模型考虑了故障与测试之间的不确定因素,其计算结果更符合真实情况,为检测电子元器件故障及老化程度提供了一种有效途径.     

面向以太网的网络故障自动实时发现与定位方法

在网络应用已完全融入日常生产生活的今天,人们需要稳定、可靠的计算机网络,高效、准确地发现和定位网络故障,是提高网络可靠性的重要手段。现有的网络故障自动发现方法往往需要修改节点代码、控制节点行为来实现故障检测,而交换机等以太网设备通常并不具有可修改性。针对以太网故障的自动发现与定位问题,基于目前标准化交换机支持的简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)协议和管理信息库MIB-2(Management Information Base)提出了"设备状态一致性检测算法"、"设备拥塞异常检测算法"等针对不同故障的检测算法。实验结果表明该故障检测算法对发现和定位以太网故障具有较高的效率和准确率。基于所提出的故障检测算法,该设计实现了一个故障发现与定位系统,并成功地在芜湖市国家电网计算机网络中部署运用。     

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。     

基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法

针对现有基于特征频率识别的矿物传送设备故障诊断方法存在易受强噪声干扰的问题,提出了基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法。首先,利用计算机测取设备已知故障类型的振动信号,并对其进行傅里叶变换;然后,以傅里叶变换系数构造训练字典,将待测故障类型的振动信号傅里叶变换系数在该训练字典上进行稀疏分解,求取稀疏系数;最后,利用重构信号最小误差判别故障类型。仿真和测试结果表明,该方法能有效诊断出矿物传送设备中轴承的故障类型,为煤矿传送设备的故障监测提供了一种新方法。     

基于DSP的机载线缆连接型间歇故障原位检测系统

当前机载线缆检测主要针对线缆开展导通、阻抗、绝缘等功能测试,通常关注的指标均是"平均值",对于连接型间歇故障等短时异常事件极易忽略.针对机载线缆连接型间歇故障的原位检测开展研究工作,梳理了机载线缆连接型间歇故障检测问题的国内外研究现状,分析了机载线缆连接型间歇故障的发生机理,研制了一套基于数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)的机载线缆连接型间歇故障原位检测系统,并详细介绍了该系统的检测机理和软硬件结构.经实验测试,该系统对于机载线缆时长100 ns的短时连接型间歇故障检测率优于95％,为飞行器基地级维修过程中快速检测机载线缆连接型间歇故障提供了新的方法.     

基于参数优化支持向量机的航空电子系统故障诊断

随着航空电子系统的不断发展,复杂性和关键性不断增强,其故障的实时在线诊断越来越受到重视;针对电子系统在故障诊断中表现出的非线性、复杂性、强干扰性和多样性的特点,提出采用支持向量机进行航空电子系统的故障诊断;同时,采用粒子群优化(PSO)算法实现支持向量机的参数寻优,以提高其参数选择的效率,避免人为选择参数的不足;仿真实验表明,该方法融合航空电子系统的多点测试信息,结构简单时效性高,故障检测正确率达到97.5％,平均故障识别正确率达到96.9％,适用于信息融合型的航空电子系统在线智能故障诊断.     

基于免疫危险理论的无线传感器网络节点故障诊断

针对无线传感器网络的故障特点以及故障诊断的自学习问题,本文提出一种基于免疫危险理论的无线传感器网络节点故障诊断算法。该方法利用危险触发阈值来识别危险源,用遗传算法生成抗体库,基于K近邻分类法构建多抗体故障检测器并进行故障分类,通过追踪故障数据变化更新抗体库。实验仿真证明,该算法与其他无线传感器网络故障诊断算法相比,在训练数据较少的情况下,诊断准确率更高,效率更好,耗用硬件计算资源更少,并具备动态更新特性。     

基于Rollout算法的测试不可靠条件下的诊断策略*

实际复杂装备系统测试时存在虚警和漏检,其导致的误诊费用往往超过了测试成本。针对复杂系统故障诊断中诊断精度低、虚警率高的问题,进行了不可靠测试条件下,基于Rollout算法的诊断策略优化方法研究。首先建立综合考虑测试点的故障检测能力、信息量、测试费用以及测试结果信任度的启发函数,然后利用Rollout算法生成诊断策略,最后用阿波罗检测系统实例验证了该算法的优越性。理论和实验表明,Rollout算法的平均测试费用低于贪婪算法,而且计算时间在可接受范围内,因此可用于测试不可靠条件下的诊断策略设计。     

基于故障特征信息熵的故障诊断策略优化方法

针对复杂电子设备的顺序故障诊断策略问题,为实现快速的故障检测与隔离,提出了一种基于故障特征信息熵的故障诊断策略树生成算法。该算法综合考虑测试费用和故障概率因素,依据故障特征信息熵的大小依次选择测试点来生成优化的故障诊断策略树。实例表明该算法可行,能以较低的测试费用和较少的测试步骤实现复杂电子设备的故障检测和隔离。     

一种基于人工免疫的数据模式进化学习模型及其应用研究

提出了一种基于人工免疫的数据模式进化学习模型及其相应的算法,给出了抗体(检测器)群体合理数量的确定方法。将其应用于机床齿轮箱运行状态检测及故障诊断,实验结果表明,所提出的模型和动态克隆进化算法能对检测器群体的分布和总数量实现动态优化,对数据模式进行聚类,获得了较高的异常检测准确率和较强的故障诊断能力。     

ISHM-oriented adaptive fault diagnostics for avionics based on a distributed intelligent agent system

In this paper, an integrated system health management-oriented adaptive fault diagnostics and model for avionics is proposed. With avionics becoming increasingly complicated, precise and comprehensive avionics fault diagnostics has become an extremely complicated task. For the proposed fault diagnostic system, specific approaches, such as the artificial immune system, the intelligent agents system and the Dempster–Shafer evidence theory, are used to conduct deep fault avionics diagnostics. Through this proposed fault diagnostic system, efficient and accurate diagnostics can be achieved. A numerical example is conducted to apply the proposed hybrid diagnostics to a set of radar transmitters on an avionics system and to illustrate that the proposed system and model have the ability to achieve efficient and accurate fault diagnostics. By analyzing the diagnostic system's feasibility and pragmatics, the advantages of this system are demonstrated.     

无人机PCA故障检测与诊断技术研究

无人机（UAV）飞控系统传感器故障检测和诊断常采用基于解析模型的方法,但飞行控制系统（FCS）的精确数学模型往往获取困难。针对此问题,提出了一种UAV-PCA算法。该算法在传统主成分分析（PCA）方法的基础上结合方差敏感自适应阈值的故障检测方法和基于特征方向的故障诊断方法,实现UAV飞控系统传感器的故障检测和诊断。算法不需要系统的数学模型,解决了应用传统PCA方法进行FCS故障检测与诊断时易出现暂态过程虚警和误诊断的问题。仿真结果证明该算法可以快速准确地检测传感器故障,而且可以有效地降低暂态过程虚警和提高诊断结果准确度。     

基于ASAAC标准的BIT设计

为满足航空电子系统的可测试性,降低航空电子系统测试维护成本,结合ASAAC标准设计一个机内自测试(BIT)系统。BIT利用自身资源对系统进行故障检测或隔离,采用总线层次化方法将BIT设计分为系统级、分系统级及模块级3层测试结构,并给出模块级测试的软硬件设计方案。测试结果表明,该系统能使测试与航电系统的健康管理和故障管理紧密结合,在满足测试覆盖率等技术指标的同时,提高航空电子系统可靠性与可测试性。     

模拟电路免疫记忆网络故障诊断新方法

提出了一种基于免疫记忆网络理论与$k$近邻算法的模拟电路故障诊断方法。首先,利用免疫记忆网络寻找各故障空间的最佳记忆抗体。在免疫记忆网络中根据浓度来选择记忆抗体,以促进记忆抗体在各故障空间的均匀分布。利用克隆和超级变异机制来保证抗体多样性,再利用浓度和期望值对抗体进行促进和抑制,以避免早熟现象的产生;然后,根据所得到的各故障空间的最佳记忆抗体,使用改进的阈值k近邻算法对抗原进行故障分类;最后,以带通滤波器为诊断实例,利用实际电路测试数据和仿真数据作为测试样本进行故障诊断性能评估;实验结果证明该故障诊断方法具有较高的故障诊断率。