汽轮机故障诊断的因果网络群智能算法模型

在利用概率因果网络模型进行汽轮机故障诊断过程中,传统的基于简约覆盖理论的求算方法不能直接得到诊断问题的解,而且当故障节点较多或网络层次较多时,存在着"组合爆炸"、计算量呈指数速度增加等问题;对此,基于群智能理论,建立汽轮发电机组故障诊断系统概率因果网络群智能算法模型,给出基本的群运算法则及改进方法,将焦点放在有限空间的诊断推理上,并实现并行处理,很好地解决了传统算法中的问题;最后一个应用实例验证了此方法的优越性及工程实用性。     

一种电子系统测试性模型的研究

测试性是系统和设备的一种便于测试和诊断的重要设计特性,对现代的航空电子设备、武器装备等复杂系统的维护性、可靠性和可用性有很大影响。在对测试性建模理论进行研究的基础上,借鉴多信号流图模型和eXpress信息模型,提出了一种适合电子系统的测试性模型——ESTIM(electrotic system testability information model)模型,该模型在表示方法上与EDA软件相兼容,可结合功能相关性和故障模式相关性方便地对电子系统进行测试性分析。     

概率因果网络在航电系统多故障诊断中的应用

以飞机航电系统为研究对象,以设备可靠性数据和专家经验为数据来源,建立了基于因果网络的航电系统多故障诊断体系,给出了诊断过程、推理思路和诊断算法并做了实例验证,成功提高了航电设备的故障诊断效率并缩短了维修周期。     

大气数据计算机系统故障诊断研究

探讨了基于故障传播模型的大气数据计算机系统故障诊断方法,建立了大气数据计算机系统的故障传播模型,给出了大气数据计算机系统故障诊断推理策略,最终验证了模型的有效性和工程实用性。