粗糙集与故障树理论的组合故障诊断

故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是亟待解决的瓶颈问题.将粗糙集理论引入到故障树的故障诊断中,利用粗糙集对实例测得的故障信息进行知识约减和知识获取,寻找系统各个故障源信号之间的逻辑关系,并通过这些逻辑关系构造基于知识的故障树模型.故障实例分析表明,将粗糙集理论与故障树有机结合在一起进行故障诊断能有效地压缩故障特征空间,实现快速、准确的故障推理.     

基于本体的故障诊断知识管理系统研究

针对目前企业内存在的故障诊断信息分散,不易共享和重用的问题,提出基于本体的故障诊断知识管理系统模型.根据故障诊断所涉及的源知识特点,建立了结构域、测试域和故障域3个异构领域本体模型,并根据各本体之间的连接关系给出了故障树生成算法,实现知识之间的共享和重用.以4L-20/8型两级空气压缩机为研究对象,开发了基于本体的故障...     

基于故障树和Bayes网络组合的装备故障诊断

针对故障树和Bayes网络在故障诊断中的局限性,提出一种使用故障树和Bayes网络组合的方式建立诊断故障Bayes网络,并基于诊断故障Bayes网络运用联合树推理进行故障诊断的方法.该方法解决了在复杂系统故障诊断过程中独立运用故障树和Bayes网络出现故障推理能力弱和建模难等问题.实验结果表明,使用该方法对某型舰船上的甲板灯光照明系统进行故障诊断,得出了各个故障征兆节点或故障原因节点的概率分布,从而可快速准确地定位甲板灯光照明系统故障.     

基于FTA的飞机液压刹车故障诊断专家系统

故障诊断专家系统可以指导人员快速准确地排除各种故障.结合故障树分析法(FTA)建造专家系统的知识库,可以解决专家系统知识获取的"瓶颈"问题,提高推理效率.用故障树分析法对某型飞机液压刹车系统的故障进行了研究,绘制了故障树并定性分析.故障诊断专家系统在实际应用中取得了较好的效果.     

基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识建模

针对目前汽轮发电机组故障诊断领域知识术语复杂、系统异构、知识表示不完备以及共享和重复使用困难等问题,依据故障诊断需求,采用基于本体的知识表示方法,提出了一种适用于汽轮发电机组故障诊断领域的本体构建方法和知识表示模型.在解析了汽轮发电机组故障知识特性的前提下,定义了其本体概念、属性、关系、实例和公理,为知识表示提供了明确的形式化规格说明,并借助Protégé_4.3构建了包含汽轮发电机组的故障类型、故障特征、故障原因和维修策略等故障诊断领域本体,设计了一致性检验的算法.在此基础上,在SQI机械故障综合模拟实验台上模拟汽轮发电机组故障,通过FaCT++推理机实现本体知识推理测试.结果表明基于本体的汽轮发电机组故障诊断知识模型是可行的.     

桑塔纳3000汽车启动与供电系统故障诊断专家系统的研究

本文针对桑塔纳3000汽车启动系统与供电系统维修过程中存在的问题对启动系统和供电系统的总体结构和实现的关键技术进行了研究,阐述了故障树分析法的基本理论,设计了以故障树为基础的专家故障诊断系统.以Windows XP为操作系统,运用Visual Basic及Access工具软件面向对象的编程方法,建立一个快速专家故障查询系统,实现了相关故障的快速查询.     

水轮发电机组的事故停机分析与故障诊断专家系统的研究

构造了水轮发电机组的故障树,对故障树进行了定性定量分析,得出了逻辑分析与数量分析的结果,并对故障树的简化与等效进行了讨论;按照故障树模型,建立了在线故障数据采集和故障诊断的实时故障诊断专家系统,介绍了专家系统知识库的建立及知识表示方法。     

基于本体论的故障诊断知识获取

故障诊断知识是故障诊断学的一个重要组成部分,它可以为计算机自动诊断、故障诊断智能教学、故障诊断自然语言理解提供知识基础,为此提出了一种基于本体论的故障诊断知识获取方法,该方法对故障本体的分类、表示进行了建模研究,得出了故障诊断知识的一些公理,并对故障诊断本体的一致性进行了分析.     

基于故障树的智能故障诊断方法

针对传统故障诊断方法的不足,提出了一种基于故障树的故障诊断方法.该方法在对系统故障现象进行分析判断的基础上,按照任务和功能关系,建立包含各功能单元的故障树模型,求得系统的最小割集,并计算出单元关键重要度.在综合考虑平均故障检测时间因素的同时,提出了故障判明效时比的概念,并以此为依据,从大到小排序,确定故障诊断的最优程序.     

基于FTA与BAM神经网络融合的飞机故障诊断方法

飞机由大量彼此关联的组件组合而成,其大规模特性使得基于故障树(FTA)和基于神经网络的故障诊断方法在应用于其故障诊断时分别存在空间爆炸问题和训练样本整理困难问题.本文融合故障树和BAM神经网络,由故障树归纳出系统所有的故障模式,整理出BAM神经网络所需的具有规范性、独立性、正交性的训练样本,然后用BAM神经网络实现飞机故障的快速和准确诊断.实验评估结果表明,融合方法有良好的可扩展性,而且故障判别率提升了20%.     

基于AHP的火控系统故障诊断策略研究

 在常用的火控系统故障诊断方法中,直观观察判断法对维修人员经验要求较高,备件转换法则应用场合有限,而采用故障树分析方法对火控系统进行故障诊断与排除,当碰到逻辑门时,往往由于诊断路径选择不当,导致工作量大,诊断效率降低。针对上述问题,在故障树分析法的基础上,引入层次分析法,建立诊断层次结构模型,以量化后的经验信息优化故障树诊断搜索策略,得出合理的故障排除方案。通过实例分析和实验验证,证明经层次分析法优化后的故障排除法比盲目排除法耗时更短、效率更高,对提高复杂火控系统的故障诊断效率具有一定的实用价值。     

基于故障树分析和贝叶斯网络方法的液压举升机构故障诊断

为应对液压举升机故障原因复杂,诊断方法准确性不高等问题,提出一种基于故障树和贝叶斯网络的液压举升机故障诊断方法。首先建立液压举升机构故障树,然后将故障树转换为贝叶斯网络,利用三角模糊函数表示举升机底事件发生概率,得到底事件模糊概率,将其做为先验概率计算叶节点发生概率,进而求得根节点后验概率以及概率重要度,可快速诊断出故障点。     

基于K-Means和粗糙集神经网络的节点故障诊断

传感器节点通常被随机布撒于环境恶劣甚至无人能及的区域,容易发生各类故障.为了解决此问题,研究了基于K-Means算法和粗糙集神经网络的节点故障诊断方法.首先,采用改进的K-Means算法离散化数据连续属性值;然后,通过粗糙集互信息法对数据属性进行约简,以提高诊断效率;最后,建立三层的BP神经网络故障诊断模型,通过蛙跳算法对权值优化得到最终的故障诊断模型.仿真实验证明文中方法能实现传感器节点故障诊断,且与其他方法相比,具有较高的故障诊断精度和较少的诊断时间.     

基于灰色关联与故障树分析法的汽车制动系统故障诊断

为了提高汽车制动系统的故障诊断能力和效率,在传统的故障树模型的基础上,引入灰色关联分析方法,建立了基于灰色关联度的故障模式分析模型。依据故障树底事件的重要度,计算出各故障模式之间关联度,并按大小进行排列,从而确定导致汽车制动系统失效因素发生的优先顺序。该方法在实践中不仅可以提高诊断工作的效率,也为汽车可靠性设计提供理论依据。     

基于MAS的化工过程故障诊断研究(I)

提出了一种新的基于多智能体的分布式化工过程故障诊断方法。通过定义化工过程的诊断本体论和功能-行为本体论,系统在提高诊断系统性能的同时,能够显著降低整个系统构造的复杂程度。采用本文给出的化工过程诊断本体论后,整个多智能体故障诊断系统的开发任务从智能体的结构设计转移到对诊断本体论属性的应用上。     

基于MAS的化工过程故障诊断研究(Ⅰ)

提出了一种新的基于多智能体的分布式化工过程故障诊断方法.通过定义化工过程的诊断本体论和功能-行为本体论,系统在提高诊断系统性能的同时,能够显著降低整个系统构造的复杂程度.采用本文给出的化工过程诊断本体论后,整个多智能体故障诊断系统的开发任务从智能体的结构设计转移到对诊断本体论属性的应用上.     

线性模拟电路的一种故障定位法——改进的节点定位法

本文采用节点导纳矩阵表示的故障诊断方程,给出了线性有源网络节点故障定位算法,该方法避免了不必要的运算。整个节点故障定位过程中只需讨论双图公共生成树是否存在,并对此问题提出了新的判断方法,当算法不能对故障唯一定位时,仍有可能给出故障区域。该算法用FORTRAN语言编制成程序在IBM-PC微型机上进行了验证。     

基于模型诊断和skyline查询的电网故障诊断

针对基于专家经验的电网故障诊断系统开发周期长,且难以诊断经验之外故障的问题,提出一种基于模型诊断和skyline查询的电网故障诊断方法.该方法根据测点分布将待诊断系统分解成若干独立子系统,利用故障输出与元件之间的因果关系建立系统模型,然后推理每个子系统的候选诊断,将实际告警信息引入到模型诊断逻辑框架中,运用skyline查询算法从候选诊断中识别故障元件.通过离线获得预备候选诊断,在线确认候选诊断的手段,缩减了诊断的时间,提高了诊断的效率,将实际告警信息引入到模型诊断的逻辑框架内,提高了诊断的有效性.仿真表明方法条理清晰,计算简便,能够有效地减少诊断时间和空间复杂度.