降雨量传感器的故障诊断方法研究

降雨量的测量对气象预报及防汛减灾具有重要作用,因此当降雨量传感器发生故障时需要能快速修复。而目前应用最广泛的翻斗式降雨量传感器其故障类型多样,致使故障诊断难度大。为此,本文提出一种基于故障树理论与灰色关联法的降雨量传感器故障诊断新方法,采用故障树理论及灰色关联分析法建立了专家系统,通过故障知识获取、故障树建立、灰色关联度获取、知识库构建和推理机推理设计,实现了降雨量传感器的故障诊断。试验验证表明,该方法故障诊断快速准确,实现系统自动诊断替代人工检测与排查,准确率可达到90%以上,提高了降雨量传感器的诊断与维修效率。     

中波广播发射机实时故障诊断专家系统

为提高中波 广播发射台故障诊断的实时性、正确性，作者利用模糊数学和专家系统的基本思想，开发了中波发射机实时故障诊断专家系统，研究了知识的表达、组成与结构及推理策略，本系统能实时发射机的故障进行检测和诊断，实时进行故障处理和故障显示。     

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.     

卫星接收故障诊断专家系统的研究

文章分析了卫星接收系统的故障机理,研究了基于故障树的专家系统推理机的实现,提出了一种卫星接收故障诊断专家系统的设计思想及实现方法。推理过程以正向推理技术为主,应用二叉搜索树建立故障树,采用产生式表示法表示事实知识和规则知识,应用数据库作为知识库,构造了卫星接收故障诊断专家系统,用于对实时卫星接收过程的故障判断,指导操作员排疑解难。     

测控装备协同故障诊断系统研究

掌握地面测控系统的技术状态、尽快排除装备故障,是保证发射活动顺利实施的关键;根据测控装备的使用特点提出了协同故障诊断系统保障需求,针对装备的组成特点及结构原理,采用虚拟仪器技术、DataSocket技术、LabVIEW以及PXI总线系统架构,提出了基于故障树诊断和基于案例的故障诊断的专家系统,设计了基于故障树和故障字典双模式统一存储结构的信息库;最后,通过对装备外测频综机柜的故障诊断实例,对系统协同条件下故障树诊断进行了验证;结果表明系统满足功能设计要求,诊断结果可靠,人机交互友善,操作方便。     

基于故障字典法的某型放大器的故障诊断研究

针对某型放大器进行了基于故障字典法的故障诊断方法的研究,利用Protel软件,对某型放大器的静态工作及瞬态工作过程进行了仿真分析,并根据所得数据建立故障字典,实验结果表明该故障字典的建立方法具有有效性和实用性的特点.     

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.     

一种复杂系统的快速故障诊断方法

针对复杂系统故障诊断效率低,通用性、扩展性差等问题,提出并实现了一种基于灵巧故障树的快速故障诊断方法,首先通过诊断节点生成算法建立故障诊断树的关系,然后运用数据库技术对知识库进行处理,最后采用图形界面实现人机交互;该方法将故障树、数据库和虚拟界面进行融合设计,实现了故障的快速诊断和推理的动态更新,并在多型火炮控制系统的故障诊断中得到应用,取得了重大效益。     

基于故障树和神经网络的飞机电源系统故障诊断

介绍了基于故障树模型的故障诊断技术和基于神经网络的故障诊断技术,提出了基于故障树和神经网络的集成故障诊断思想。在此基础上,以交流发电机旋转整流器二极管开路故障为例进行了实例分析,说明了故障树和神经网络集成故障诊断技术对此故障的诊断,结果表明该方法用于解决此类问题是有效的。     

模拟电路仿真与故障字典生成方法

针对模拟电路故障诊断需求，对模拟电路仿真和故障字典生成的实现方法进行了研究。首先，设计软件实现总体结构，从软件界面层、运行层、数据访问层、数据层等方面搭建过程中需要的电路知识管理、工程管理、电路仿真设置、仿真运行、故障字典生成和辅助故障诊断等功能框架；进而通过创建被测电路仿真原理图、新建仿真工程、仿真设置、故障注入等详细设计，实现被测电路的功能仿真和故障仿真；然后根据仿真结果，利用故障字典生成器生成所有故障模式下的整数编码故障字典；最终辅助诊断功能，验证故障字典是否可用。通过对演示板12个故障注入后的仿真数据做故障字典生成训练，并完成了对实测数据的故障定位，验证了该方法的可行性，为模拟电路故障诊断提供了实用的测试方法和手段，具有较好的实用价值。     

模拟电路故障诊断仪的设计

提出一种实用的分层故障字典诊断模型。首先进行子网络撕裂，缩小字典规模，随后运用交流故障字典法划分故障模糊集，最后运用直流故障字典法定位故障元件。该诊断模型有效地克服了传统故障字典方法中字典规模过于庞大的缺点。并且便于实现模拟电路的自动测试，故障定位准确率高。文中同时阐述了算法的应用和软硬件设计要点，并在某高炮控制系统模拟电路故障诊断中得到了应用。     

基于故障字典和神经网络理论的故障诊断方法

鉴于传统的故障诊断方法对复杂系统或设备进行故障诊断时,有诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位等缺点,提出了基于故障字典法和神经网络理论的综合故障诊断方法;在叙述该综合诊断方法的基础上,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的主要故障为例,分析说明了运用该方法进行设备故障诊断的具体过程,并进行了仿真研究;实现了对此设备单故障和多故障的快速准确定位;结果表明该综合故障诊断方法解决此类故障诊断问题是有效的.     

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。     

复杂机载电子系统故障综合诊断技术研究

故障综合诊断技术一直是复杂机载电子系统研发过程中的关键部分,当前的故障诊断技术同时需要机内测试（BIT）和场外自动化测试设备（ATE）的测试结果才能得出诊断结果,诊断效率低,时间长并且不能在线诊断。针对新一代战斗机将更加依赖航空电子系统的趋势,迫切需要一种诊断时间短,且能够实现在线诊断的故障诊断技术。因此,一种基于模型的故障诊断方法被提出。该方法通过融合多信号模型和整数编码故障字典模型,模块间采用多信号模型,单个模块中采用整数编码故障字典模型,克服了多信号模型对测试信息的浪费和整数编码故障字典模型建模困难的缺点,并提出一种多目标测试优选方法,通过优化检测方案,充分发挥BIT的检测性能。该方法通过充分使用BIT的测试信息,摆脱了对场外ATE的依赖,实现了在线快速定位故障并识别故障模式。     

DTIF数据在数字电路故障诊断系统中的应用

为正确有效地使用IEEE标准的数字测试交换格式(DTIF),提高自动测试系统对数字电路进行故障诊断的水平和兼容性,深入分析和研究了该数据格式的结构和组成;在使用探测组数据进行探笔引导测试中提出智能动态关联网络技术,以提高探测效率;在使用故障字典组数据进行故障字典诊断中提出991匹配法则,以准确隔离故障集;通过对某数字电路的实际诊断,证明了这两种方法的有效性和准确可行性;该技术的实现对于DTIF数据格式的推广应用、数字电路故障诊断水平的提高具有重要意义。     

非线性电路的神经网络故障诊断方法

针对非线性动态电子电路,提出一种基于神经网络的故障诊断方法。通过故障字典的建立,对电路故障响应进行预处理后得到的故障特征作为神经网络的输入,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,对故障类别进行辨识,并对电路进行了可测性分析,从而实现非线性电路的故障诊断。详细的仿真过程及结果表明, 该方法有效地解决了非线性电路辨识难的问题,能较好地对故障模式进行分类,取得了满意的诊断效果。     

非线性模拟电路的故障诊断方法

为了诊断非线性模拟电路中的故障,提出了一种基于节点电压增量线性相关性原理的诊断方法.通过对非线性元件的分段线性建模,说明故障造成的节点电压增量满足分段线性相关性.以节点电压平面上的折线作为故障特征构造故障字典,以实测工作点到故障特征折线的距离来衡量电路状态与故障特征的符合程度,可以诊断非线性电路中元件参数的软故障和硬故障.实例验证表明,该方法是一种易于计算机实现的实用化方法.     

数模混合电路故障字典生成技术的研究

复杂装备中复杂模拟和数模混合电路的应用,在提升装备性能的同时,也对电路故障诊断提出了更高的挑战;通过研究数模混合电路故障仿真和信号处理等关键技术,实现了具有标准文件数量、内容和格式的故障字典自动生成功能;故障字典具有规范性和实用性等特点,可有效解决当前模拟和数模电路故障诊断存在的问题,提高故障诊断效率;试验验证表明,文中所述技术具有很好的实用与推广价值。     

基于稀疏分解残差的氢气传感器故障探测与辨识方法

针对传感器故障探测和诊断,提出了一种基于稀疏分解残差的氢气传感器故障探测和辨识方法.基于信号稀疏分解理论,对采集的传感器正常信号数据集,利用K奇异值分解(K-SVD)学习算法得到一超完备字典D;在字典上对非正常(故障)信号进行分解,根据稀疏分解的残差大小和范围完成对传感器故障的探测及辨识.实验结果表明:对氢气传感器的故障探测率和总辨识率分别达到98.75%和97.25%,可以有效地解决氢气传感器的故障探测和辨识.