飞机自动驾驶仪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,建立了自动驾驶仪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自动驾驶仪系统故障诊断方法,开发了基于该方法的故障诊断实验平台。该方法通过对自动驾驶仪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,将专家系统作为框架、故障树作为诊断规则,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。     

基于粗糙集的逻辑故障树方法及其应用

故障树是一种分析复杂系统可靠性、诊断系统故障的有效方法。在传统的故障树方法中 ,故障树的生成通常靠人工完成。故障知识的获取以及故障树结构的确定一直是有待解决的瓶颈问题。这里结合粗糙集、专家系统及人工智能等理论 ,提出了构造逻辑故障树进行故障诊断的方法并给出了相应的故障树评价标准。这种方法利用粗糙集对知识系统的知识发现和知识提取能力 ,从系统运行状态样本中建立基于知识的故障树模型。通过实例讨论了如何运用该方法对工业监控过程进行故障建模 ,检测系统运行过程中所发生的故障。     

基于故障树的某型装备故障诊断专家系统

基于故障树逻辑编码的某型设备故障诊断专家系统,用具有逻辑关系的数字编码建立故障树模型。再以故障树表形式表述专家知识,并通过故障树自动生成专家系统推理规则。该系统基于Visual Prolog编程语言,包括知识表示、知识库、推理和解释机制的设计。     

液压支架自动故障诊断系统的应用研究

针对液压支架电液系统运行故障率高，采用人工排查手段效率低、精确性差的问题，提出了一种新的液压支架自动故障诊断系统，通过对液压支架电液系统运行原理的分析，确定了支架电液系统的故障树模型，根据故障树模型制定了不同故障的故障自动诊断逻辑。根据实际应用表明，该支架自动故障诊断系统能够将液压支架的运行故障降低91.4%以上，将支架故障平均排除时间降低74.6%，显著提升了井下液压支架运行的稳定性和可靠性。     

先进制造系统智能安全检测监控与维护的研究

以先进制造系统 (FMS)的供电系统为主要研究对象 ,对先进制造系统运行环境的智能安全检测监控与维护进行了探索研究 ;同时根据先进制造系统的基本特点 ,设计了先进制造系统供电网实时监控系统及电力设备的故障诊断专家系统 ;该系统不仅能够对确定的故障现象进行诊断 ,而且对模糊的、非确定的故障也能诊断 ;利用层次分类组织模型的思想 ,采用故障树分析的方法 ,建立了电力设备故障诊断知识库 ;通过计算机仿真验证了该系统的可用性。     

基于Petri网的复杂制造系统故障树分析

针对动态复杂制造系统故障诊断问题,提出了一种融合Petri网与故障树的系统故障建模方法.基于对偶和再吸收原则来简化Petri网模型,应用库所矩阵法对处理后的简单模型求其最小割集;基于Petri网优化建模的结果,运用OpenFTA故障树分析软件对其进行定量分析,求得各最小割集概率重要度,顶事件发生概率以及各底事件概率重要度.该模型在不锈钢方坯连铸机结晶器故障应用结果表明,与通常的故障树求解方法相比,对于复杂的故障树,用该集成模型可有效地进行故障树的定性、定量分析,节省计算时间成本,提高分析效率,并提高了故障诊断的正确性.     

先进制造系统知识安全检测监控与维护的研究

以先进制造系统（FMS）的供电系统为主要研究对象,对先进制造系统运行环境的智能安全检测监控与维护进行了探索研究;同时根据先进制造系统的基本特点,设计了先进制造系统供电网实时监控系统及电力设备的故障诊断专家系统;该系统不仅能够对确定的故障现象进行诊断,而且对模糊的、非确定的故障也能诊断;利用层次分类组织模型的思想,采用故障树分析的方法,建立了电力设备故障诊断知识库;通过计算机仿真验证了该系统的可用性。     

故障树分析法在雷达发射机故障诊断中的应用

故障树分析方法是一种实用的故障分析方法。根据输入的故障征兆自动寻找匹配的底事件,然后生成顶事件故障树并求出最小割集,按照最小割集重要度大的部件优先检测的顺序生成测试流程,提示操作人员按照测试流程进行测试并找出故障源。通过构建故障树来进行某型雷达发射机的故障诊断分析,不仅可以方便推理机构寻找潜在故障进行故障诊断,而且较好地解决了专家知识获取难的问题,在确保诊断知识完整性的同时充分发挥了专家知识故障诊断快速高效的优点。     

基于模糊故障树和故障字典的导弹保障装备综合诊断方法

文章针对导弹保障装备故障诊断中存在的问题,根据部队装备使用的层次性,提出了基于模糊故障树和故障字典的导弹保障装备综合诊断方法。采用模糊故障树将故障知识和故障树结构进行融合,增加了故障搜索的速度,实现了基层级的快速诊断的需求。根据故障树所确定的组合或插板,采用类故障字典的方法进行模拟电路的故障,满足中继级和基地级诊断的需要。仿真和实践表明,该方法能够满足导弹保障装备全层次的快速、自动诊断。     

故障树与案例推理在数控机床故障诊断专家系统中的应用研究

本文根据数控机床的特点及故障诊断过程中存在的问题,应用故障树与案例推理的方法对其故障诊断进行了深入的研究,并针对其各自的局限性探讨了基于故障树与案例推理融合的诊断方法在专家系统中的应用.首先,简述了结合故障树与案例推理的专家系统的特点与诊断过程,并给出了专家系统的框架模型;其次,通过对故障树建立、转化及故障案例特征的提取探讨了其在专家系统中的知识表示;然后,探讨了规则与案例相结合的推理机制在故障诊断过程中的实现;最后,以JSP为编程语言开发了数控镗铣床的原型系统并结合实例验证了方法的有效性.     

船舶气象仪故障诊断系统的研制

研制了一种船舶气象仪故障诊断系统,该故障诊断系统硬件采用模块化设计,其主要模块均设计为基于AVR单片机的低功耗嵌入式系统,软件设计有专家系统故障诊断模型。试验结果表明,该故障诊断系统能够对现有各型号船舶气象仪的故障快速识别和准确定位,提高了船舶气象仪的维修保障能力。     

一类非线性系统的执行器偏差故障检测与诊断

针对一类具有系统建模误差以及含传感器模型不确定项的非线性控制系统，本文提出了一种用于执行器故障检测与诊断的观测器方法。观测器中引入了自适应补偿项，当出现偏差后将对故障及建模不确定项进行补偿。自适应算法中采用了死区算子，增强了算法的鲁棒性。利用自适应阈值进行故障检测，同时利用自适应律进行偏差估计。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于SVR的非线性系统故障诊断研究

针对非线性系统辨识建模和故障诊断难的问题,利用回归型支持向量机(support vector regression,SVR)分别设计了非线性系统的辨识建模系统和故障诊断系统,最后以某一非线性系统为例进行了仿真试验研究,建立了该非线性系统的SVR辨识模型,在此基础上进行了三种典型故障的诊断试验,仿真试验结果验证了该方法的有效性和先进性。     

在轨飞轮故障诊断混合框架设计

为提升飞轮的可靠性,本文对飞轮故障诊断技术进行了研究。通过对基于数学解析模型与基于智能计算的故障诊断方法的对比研究,提出了一种基于神经网络的混合故障诊断方法。该方法首先使用数学解析模型与原系统输出的差值作为一级残差;而后利用该一级残差以及系统可测状态对神经网络进行训练;然后使用混合模型输出的二级残差对系统故障进行检测;最后以飞轮注入母线电压以及电枢电流故障对该方法进行验证:在存在母线电压故障工况下混合模型避免了解析模型电流估计的发散问题,与单神经网络模型相比最大跟踪误差降低了44%。在存在电流故障时,不同的转速工况下与两种单模型相比混合模型的最大跟踪误差降低了90%,跟踪方差减小了10倍以上。混合方法可以有效解决由于解析模型存在建模误差引起的故障诊断不够准确的问题以及由于缺乏训练数据所引起的单神经网络模型不能适应新工况的故障诊断问题。     

用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术

建模、优化、故障诊断是流程工业ＣＩＭＳ技术中的关键技术。传统的建模、优化、故障诊断方法依赖于数学模型仿真或专家经验规则,对于强非线性和非高斯分布噪声的对象存在着知识获取瓶颈。而数据挖掘技术综合运用机器学习、计算智能（人工神经网、遗传算法）、模式识别、数理统计等技术,从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。本文进一步研究了建模、优化、故障诊断的数据挖掘系统,以及规则挖掘、参变量优化、故障诊断建模的     

基于FTA的焊接机器人故障诊断技术研究

焊接机器人作为一种大型复杂系统,主要从事焊接、切割与喷涂作业,因其控制对象复杂、处理任务繁多,所以出故障机率较大、诊断难度较高。为了解决焊接机器人故障诊断的盲目性问题,提高诊断效率及运行可靠性,在结合分析焊接机器人故障模式及故障树分析法特点的基础上,将故障树分析法应用于焊接机器人故障诊断中。根据维修经验找出系统可能发生的各种故障原因,由总体至部分,按树枝状结构,采用自上而下逐层细化的分析方法,探讨了新型焊接机器人机械及电气控制系统的故障树模型。并以焊接机焊枪姿态和悬浮高度设置系统故障为例,研究了系统故障树模型的建立,并对此进行定性和定量分析,找出系统的薄弱环节,及时确定故障源。计算结果表明,该方法直观简单,可操作性强,具有很好的实际应用价值。     

基于模糊概率Petri网系统的故障诊断仿真研究

利用面向对象思想、高级Petri网技术、模糊及概率理论,建立了一种描述复杂系统故障关系的模型.着重介绍了基于该模型的故障诊断仿真控制策略,包括控制层策略和操作层策略.讨论了该模型的网元素实现,定义了5个库所类、5个变迁类、1个模糊概率Petri对象类、1个模糊概率Petri对象类的派生类和3个Token对象类,并给出了基于该模型的故障诊断仿真算法.最后,介绍了基于该模型的故障诊断仿真系统设计,并以简单的仿真实验验证了模型及仿真算法的适用性.     

主风机静叶可调执行机构自愈化智能电液控制系统研究与应用*

炼油厂催化裂化装置因主风机静叶可调执行机构跑位故障引发装置停产的事故时有发生,而发生概率高的特阀锁位故障则会造成特阀及其控制系统进入危险失效状态,进而对机组运行及生产过程构成严重威胁。包括静叶可调执行机构在内的特阀常规电液控制系统存在堵、卡、漂及智能化程度低是造成机组运行可靠性低以及生产过程安全性不高的原因。基于可靠性设计和故障仿生自愈原理,研制具有自诊断及自愈化为特征的智能化电液控制系统,提出一种基于功能代偿的多靶点电液控制系统故障自愈调控方法,克服了传统电液控制系统严重依赖人工进行故障诊断与修复的缺陷;基于DCS/SIS开发了主风机静叶可调执行机构电液控制故障自愈调控系统。实践证明：具有自愈功能的智能化电液控制系统用于主风机静叶可调执行机构,实现了静叶可调执行机构阀位锁位或跑位故障的自愈调控,主风机运行可靠性得到大幅度提升。     

改进k-means的控制自动化系统工业故障诊断预测

为提升自动化系统的运行效果，提出改进k-means的控制自动化系统工业故障诊断预测方法。该方法首先使用改进k-means对TE化工数据聚类处理，依据处理结果完成数据信号的去噪；再基于鲁棒ICA方法计算信号的独立成分，建立故障诊断模型，结合建立的固定监测阈值，完成TE化工过程的故障诊断；系统故障诊断后，继续对系统TE化工过程实施监测，依据监测结果建立故障预测模型，结合LS-SVM回归预测方法实现自动化控制系统TE过程的故障自动化预测。实验结果表明，使用该方法开展控制自动化系统工业故障诊断预测时，故障诊断预测效果好。     

随车起重机变幅液压系统故障诊断仿真

针对液压系统中元件复杂、故障隐蔽性强而造成的诊断难题,提出了基于模型的故障诊断方法,为验证方法的可行性,进一步提出了故障诊断的仿真验证方法,搭建了其仿真模型。以某型随车起重机变幅液压系统的工作原理为基础,分析了变幅液压系统常见故障及故障注入方法,选取换向阀阀芯卡死故障进行诊断,通过阀芯液阻控制模块注入阀芯卡死故障,建立其功率键合图模型;其次,利用扩展遍历路径法生成一组解析冗余关系(ARR)的公式,并推导出阈值计算公式,采用MATLAB/Simulink平台搭建的故障诊断仿真模型计算出系统残差;最终,根据残差估计结果,对带有换向阀卡死故障的变幅液压系统进行诊断。通过诊断结果与初始故障注入对比,以及对随车起重机实验台的故障实验结果分析,验证了基于模型的液压系统故障诊断方法的可行性和高效性,为工程机械液压系统的故障诊断提供了新思路,并为预测液压系统剩余寿命奠定基础。