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.     

融合多种算法的堆垛机诊断专家系统

针对堆垛机设备在运行过程中呈现的复杂性、不确定性等问题,设计了基于故障树和贝叶斯网络的混合诊断专家系统。采用故障树分析技术对堆垛机进行故障建模,得到最小割集,建立了以规则为知识表示形式的规则库。根据输入的故障征兆系统自动寻找匹配的故障事实库,建立了以该事件作为顶事件的故障树,并转化得到相应的贝叶斯网络,形成了基于规则的推理和贝叶斯网络的概率计算混合诊断机制。该方法有效利用了故障树分析和贝叶斯网络两种算法的优势,为复杂机器的故障诊断提供了一种新途径。试验表明,该系统有效解决了传统诊断专家系统存在的推理模式单一、知识获取困难等问题。概率计算混合诊断机制是一种快速诊断堆垛机的可行方式。     

基于故障树的故障诊断IDSS的设计

将智能决策支持技术引入故障诊断,给出系统的总体设计,并详细阐述基于故障树的知识库和推理机的设计。采用面向对象基于框架、规则、元知识集成的广义故障树知识表示方法,同时给出了基于故障树最小割集和最小路集的故障快速推理算法,实现了故障的迅速诊断。     

基于故障树分析的航空电子系统BIT诊断策略设计

为解决故障搜索时的多径问题,以故障树模型为基础,综合考虑可靠性和测试费用等因素提出了一种航空电子系统BIT诊断策略设计新方法;引入费用诊断重要度(CDIF)来衡量测试费用对BIT故障诊断的影响,利用二元决策图对故障树进行定性和定量分析,据此构建出基于最小割集和CDIF的BIT诊断决策树;在某型机载INS/GPS组合导航系统BIT设计中的应用验证了该方法的有效性与实用性,与基于AO*搜索和基于贪婪算法的两种诊断策略设计方法比较可知该方法的计算复杂度更小。     

基于故障树的故障诊断IDSS的设计

将智能决策支持技术引入故障诊断，给出系统的总体设计，并详细阐述基于故障树的知识库和推理机的设计。采用面向对象基于框架、规则、元知识集成的广义故障树知识表示方法，同时给出了基于故障树最小割集和最小路集的故障快速推理算法，实现了故障的迅速诊断。     

改进的故障树模糊诊断方法及其应用

针对故障诊断中存在的重复诊断问题和不确定性因素,提出了一种基于故障树的模糊故障诊断改进方法。该方法将模糊理论融入到故障诊断中,综合考虑了系统故障树的最小割集和基本组成单元两方面的因素,重点设计了故障树的诊断流程,改进了以往故障诊断中出现的重复诊断的缺陷,优化了诊断过程。以飞机液压子系统为平台,与其他方法进行比较,得出该方法可以保证结果的正确性,并能节省诊断时间。     

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。     

一种用于多故障诊断的改进二元决策图算法

在将故障树转化为二元决策图(BDD)的构件连接法规则中,加入了两项新的规则以保证最终的合成BDD具有唯一的结构.通过比较具有相同结构重要度的割集概率,从而确定需要检测故障源的排序.该方法可用于对具有独立底事件的数字系统进行多故障诊断.由于无需确定底事件顺序和最小割集,该方法比传统故障树诊断方法具有更高的效率,并且更适合于在计算机上实现.     

空空导弹故障诊断专家系统研究

随着某型第四代空空导弹等数字化装备投入使用,传统的人工故障判读方法已不能满足实际需求,故障诊断专家系统将成为军工制造领域信息化建设的发展方向;文章首先阐述了故障树技术与专家系统相融合的思想,研究了利用二元决策图进行故障树定性分析的方法,然后重点论述了利用故障树定量分析法,将最小割集重要度运用到专家系统的推理机制中;最后通过具体实例的诊断过程,证明了本系统能够进行高效、可靠的故障诊断,有效提高专家系统的效率。     

一种带有时间约束故障树分析方法

 在时间域内的行为对安全苛求系统往往是至关重要的,若出现故障,则大量的故障描述都涉及事件之间的时间因素。针对传统故障树不能直观描述和分析这种时间因素的问题,在原有故障树定义的基础上增加时间约束故障树的语义描述,并根据故障树的扩展语义提出时间约束故障树分析方法。给出时间约束逻辑门和事件平均转移率、输入事件到输出事件传播率和到达率的计算方法。设计故障树基本事件和最小割集到达顶事件的传播率和到达率的算法,该算法遍历故障树中每个节点获得基本事件时间重要度和最小割集到达率,从时间重要度角度对基本事件和最小割集的重要度比较。实验结果表明提出的时序分析方法可以为故障诊断和预防提供理论基础。     

裁断机实时监控与故障诊断专家系统

针对轮胎帘布裁断机监控系统功能单一、集成化和智能化程序低的现状,采用虚拟仪器开发平台LabVIEW,在IPC+PLC硬件架构上开发了实时EtherNet/IP工业以太网通信的监控与故障诊断专家系统.通过故障树分析,建立裁断机故障树模型并计算最小割集以及相应重要度,建立了专家系统知识库,解决了专家系统知识库获取难的问题.基于故障树割集重要度的推理机推理过程简洁直观,灵活通用.设计的裁断机监控系统交互界面简明清晰,故障诊断快速准确,在厂测试和设备交付后的反馈情况表明,系统能有效缩短设备故障停机检修时间,提高了设备利用率.     

基于故障树最小割集的故障诊断方法研究

利用故障树分析原理，对基于故障树最小割集的诊断方法进行了研究。在给出故障树顶事件和底事件概率描述的基础上，计算了故障树最小割集的重要度，并在量级上进行了分析比较，为系统的故障源搜寻提供了具体有效的测试步骤。并给出了应用实例。     

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.     

基于贝叶斯网络和关联规则的航电系统故障诊断

为了提高机载航线维修的效率，提出利用贝叶斯网络结合关联规则来构建航电系统故障诊断模型。有效利用航电系统的故障树转化为以贝叶斯网络为架构的故障诊断模型结构，并将BITE信息作为节点扩展到结构中，采用Leak Noisy-Or模型简化故障诊断模型条件概率的计算，利用关联规则算法挖掘历史维修数据包含的强关联规则，并综合专家经验完成条件概率参数的学习。以VHF系统为例，使用GeNIe2.3软件对故障诊断模型进行仿真，通过对具体案例的推理、诊断分析，实现了机载航线维修的动态化诊断过程。     

基于FTA的箱式变电站故障诊断系统研究

鉴于箱式变电站在工商业及城镇输配电系统中的重要性,完善箱式变电站故障诊断技术具有重要的意义。针对箱式变电站故障诊断的特点,本文运用故障树分析技术对箱式变电站故障诊断技术进行了研究,应用可信度方法对故障诊断进行了不确定性处理,并运用最小割集故障系数的概念改进故障树分析中的最小割集诊断法,提高故障诊断的效率。最后,本文以故障实例检验了该故障诊断系统的运行效果。     

基于贝叶斯网络模型的电子装备故障诊断研究

针对电子装备故障的层次性、相关性、不确定性特点,结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优点,提出了电子装备故障诊断的贝叶斯网络方法;研究了基于故障树分析和故障模式、影响、危害度信息的贝叶斯网络模型建立方法,分析了贝叶斯网络的故障预测和推理原理,确立了各底事件对故障诊断的重要度,形成了故障诊断的合理顺序,通过实例验证了上述方法的可行性和有效性;研究成果对复杂电子装备的故障诊断有借鉴意义。     

基于故障树的地铁屏蔽门故障诊断专家系统的设计

在地铁屏蔽门系统的故障诊断中,传统方法存在效率低、人工负担重等缺陷;为此,设计了基于故障树的故障诊断专家系统;先用屏蔽门的资料构建出扩展故障树,然后使用早期不交化和模块化等方法将其简化成基本故障树,求出最小割集;在故障树的基础上,设计了专家系统的知识获取和表示机制,建立了知识库;在构建推理机时,采用了双向推理、全自动推理、半自动推理、人工回溯等策略,提高了诊断效率和可信度;该系统可与综合监控系统进行接口,能对相关信息进行推理分析,对潜在故障进行预警,对已发生故障进行快速定位和诊断,出具故障报告和处理建议书,并提供故障模拟及培训功能;试用者的反馈意见表明该系统具有较好的实用价值。     

基于信息融合的诊断贝叶斯网络研究

针对设备故障诊断技术中存在的固有不确定性问题,通过分析传统故障树模型存在的局限性以及传统贝叶斯网络建造困难的特性,提出了一种融合于故障树和传统贝叶斯网络的新方法--诊断贝叶斯网络,并阐述了故障树和贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法的基本思想和具体算法.通过比较分析,综合考虑了故障树和贝叶斯网络在诊断推理和模型表达方面的特点及仿真结果,提出的新方法可以使二者优势充分发挥,在故障诊断领域中具有实际的应用价值.     

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。     

FTA与BP神经网络结合的地平仪故障诊断方法研究

为了提高某型地平仪常见故障的诊断效率与准确率，研究了故障树分析(FTA)与反向传播(BP)神经网络相结合的地平仪故障诊断方法。根据地平仪的结构原理，首先采用FTA法得到了该型地平仪的所有故障模式及最小割集，建立了故障树的结构函数。然后按照最小割集重要度，筛选出BP神经网络训练样本的主要故障模式。最后以某单位该型地平仪的故障统计数据为基础，运用BP神经网络的方法建立了地平仪的故障诊断模型，并对模型进行了验证。验证结果表明，采用FTA法与BP神经网络相结合的故障诊断方法，弥补了2种方法单独诊断时的固有缺陷，提高了故障诊断的准确性和效率。