基于故障仿真的诊断知识获取关键技术研究

利用PSPICE软件进行电路器件的仿真,并以故障仿真方法获取诊断知识,可部分代替经验故障数据积累和人工实际故障模拟方法建立故障诊断知识库,解决电子设备尤其是故障知识贫乏的新型装备的维修诊断过程中的故障现象、数据获取和故障知识库建立过程困难和对专业知识的依赖性等问题.对复杂电子装备电路板级故障仿真的关键技术:测试对象的仿真建模,仿真故障注入技术,测试节点优选技术和测试集优化策略进行研究,将其应用于地炮情报射击指挥系统仿真实验平台,并给出实例分析.     

复杂电子装备潜隐性故障诊断关键技术研究

讨论了开展复杂电子装备潜隐性故障诊断的重要意义,对复杂电子装备潜在故障诊断技术的发展趋势进行了分析,针对电子装备潜隐性故障特征信息少、诊断难的问题,提出了考虑电子装备多态可靠性分析进行潜隐性故障诊断的若干关键技术问题,并给出了相应的解决思路;首先通过开展电子装备多状态的关联性和继承性研究,实现装备潜在故障可靠性状态的科学评定;然后采取动态融合零失效检测数据和故障信息的方法获取潜隐性故障的小样本特征参量集,并将其嵌入潜在故障模式识别模型,从而识别具有明显非线性和不确定性特征的潜隐性故障,为实现复杂电子装备潜隐性故障的早期预测提供了新的技术途径,在装备的生产和使用中有着具有良好的工程应用前景。     

基于LabVIEW和PXI的某装备组合故障诊断系统设计

为了解决某装备电子组合故障诊断过程中诊断效率低的问题,设计并研制了基于LabVIEW软件和PXI总线技术的电子组合故障诊断系统。首先,采用PXI总线技术和多通道转换测试技术,将大量被测参数送到固定的测试点;其次,使用LabVIEW编程语言,将组合的所有被测参数一次性全部获取、储存与显示,并依据技术指标给出故障诊断结果和故障排除方法。实验结果表明,该系统具有数据获取快、测试效率高、故障诊断准等优点;经实践应用证明,该故障诊断系统操作简单、携带方便,是对某型装备电子组合进行测试和诊断的理想工具。     

具有自学习功能的贝叶斯融合故障诊断方法*

大型设备自身的复杂性、设备的个体差异及工作环境的影响,使设备的故障知识呈现一定的独特性,获取故障知识变得更为困难,针对上述问题,设计了一种能自动更新故障知识的故障诊断方法。该方法采用贝叶斯技术,融合专家的经验知识与设备自身的独特性故障知识,利用故障决策树对单层次和多层次的设备故障进行诊断;最后,给出一个实例证实此方法在实际工程中的简洁性与有效性。该方法已运用于某大型装备的故障诊断中,取得了良好效果。     

一种电子装备故障预测参数选取方法

针对电子装备故障预测中的预测参数选取问题,建立电子装备故障预测信息系统,设置故障预测参数选取原则,基于多信号流图模型提取反映电子装备故障状态的预测参数集,利用决策辨识函数对该参数集进行约简,并采用基于相关危险度的统计模型选取出最优故障预测参数集。实例证明该方法可以实现预测参数选取的自动化。     

基于OWL本体和SWRL规则的导弹智能故障诊断研究

针对复杂航空装备诊断知识缺乏、诊断效率低和知识共享性差等问题,以某型红外弹为例,提出一种基于OWL本体和SWRL规则的导弹智能故障诊断方法。首先以导弹FMECA结果作为知识源,通过基于ATML语法的OWL逻辑描述语言建立导弹本体模型,完成故障模式和故障原因本体之间的映射;其次采用语义网络规则语言SWRL描述知识库规则,建立本体知识单元之间类、属性和实例的对应关系,最后通过Racer推理机对导弹知识库进行故障诊断推理,获取故障诊断优先级顺序。推理结果表明,该方法能够解决复杂航空装备专家诊断系统中的知识表示困难、缺乏自动语义推理、重用共享性差等问题,获得最优的故障诊断路径的同时减少了故障排查步骤,从而实现了故障原因的快速定位,提高了复杂航空装备专家诊断系统的诊断效率和可靠性。     

新型电子装备软件故障诊断方法研究

操作程序(软件)已成为新型电子装备的重要的组成部分．软件中存在的缺陷影响电子装备的战术与技术性能。为了检测和诊断电子装备操作软件故障．针对软件特点和故障特征．建立了软件故障诊断模型，分析了故障隔离方法，提出了基于故障报告信息的诊断策略。实践证明．该方法较好地解决了电子装备操作软件的故障诊断问题。     

多信号模型在虚拟故障建模与仿真中的应用

在分析虚拟维修训练需求和故障机理的基础上,提出基于多信号模型的电子装备故障建模方法,研究了虚拟环境中故障数据生成与实时检测、故障现象模拟及仿真运行流程等问题;在VC++环境下开发虚拟仪表,并借助实时通信模块获取Virtools环境中虚拟样机上的测试信号;最后,在Virtools中实现了某型无人机飞行指挥与控制系统故障建模与仿真,验证了该方法的可行性;多信号模型可以完整地描述故障的传递轨迹,高效、灵活地构建故障故障机理模型,为受训人员提供了一个实施诊断逻辑的良好训练环境。     

基于仿真的通用模拟电路故障知识获取平台

故障知识获取是基于知识的模拟电路故障诊断方法的瓶颈问题。总结了通过故障仿真获取模拟电路故障知识的一般过程，简要描述了知识获取自动化的方法，提出建立通用模拟电路故障知识获取平台的方案，并对其主要组成部分和功能进行了详细描述。该平台能自动穷举电路所有可能的故障，调用外部电路仿真软件进行仿真，从仿真结果提取故障知识并加以简化，形成结构化的故障知识库。实验结果证实其可行性。     

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。     

基于流向图的不完备信息下导弹故障诊断知识获取

针对导弹故障诊断过程中出现信息缺失、数据不完备的问题,提出一种基于流向图的导弹故障诊断知识的获取方法;首先,提取故障特征信息,并利用特征关系对故障诊断知识进行分类处理,得到同一特征关系下的故障诊断实例集合;然后,建立不完备故障诊断流向图,并表述出各个节点之间的置信度和覆盖度,作为衡量完整路径的指标,构建导弹故障诊断知识获取框架;最后,结合实例分析,验证该故障诊断知识获取方法具有较好的直观性,为导弹故障诊断工作提供有效参考。     

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。     

基于知识图谱的潜油电泵井故障诊断

潜油电泵井系统是油田开采重要工具,具有排量大、扬程高与作业环境灵活多变等优点.为了降低潜油电泵井系统故障危害,需要对其发生故障部件进行快速精确定位并维修.本文提出一种基于知识图谱的潜油电泵井故障诊断方法.采用改进BiLSTM-CRF实体识别算法与BERT关系抽取算法提取故障数据中的专家知识,构建潜油电泵井故障诊断领域知识图谱;利用构建知识图谱搭建以故障征兆为初始节点的贝叶斯推理网络,利用历史故障数据与条件概率解耦的计算方式推理出故障原因.本文通过故障诊断真实案例进行方法验证.     

基于粗糙集和贝叶斯分类器的变电站故障诊断

以变电站的开关继电保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和贝叶斯分类器的变电站故障诊断方法.首先利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信息的能力,对变电站的故障诊断知识进行挖掘,实行属性优选,再运用朴素贝叶斯分类器对故障诊断知识进行模式识别.将其应用于变电站故障诊断专家系统中,应用结果显示了该方法能有效地缩小问题求解规模和较强的抗干扰能力,是一种有效的变电站故障诊断方法.     

基于仿真的军用电子设备故障知识获取新方法

故障知识获取瓶颈问题严重限制了我国军用电子设备智能诊断系统的发展。该文首先分析了军用电子设备的特点，然后总结了通过故障仿真获取故障知识的一般过程，在此基础上提出了计算机自动穷举设备所有可能故障，并进行仿真获取故障知识的新方法。提出4个关键策略解决仿真工作量及自动建立故障集的问题。提出了电路故障知识获取平台的建立方案作为该方法的具体实现。该文所提出的知识获取自动化在一定程度上解决了故障数据收集困难的根本问题，同时使获得的知识更完整。最后，实验结果证实其可行性。     

基于粗糙集与K-均值聚类的故障知识挖掘

针对连续数据故障诊断知识挖掘,提出了一种将粗糙集理论与K-均值聚类算法相结合的故障诊断知识挖掘方法。该方法在提取设备状态参数数据的基础上,应用K-均值聚类算法将各状态参数下的连续数据离散化为有限类别,再应用粗糙集对所获得的离散数据表进行约简,获得由状态数据出发的故障诊断知识表格。应用于柴油机故障诊断数据知识挖掘,可以快速准确地获得故障诊断知识,方法简单易用。     

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。     

基于OWL的电厂设备故障特征的知识表示

为了对电力行业复杂的故障信息进行有效的知识管理,本文将本体论方法引入到设备故障信息的知识表示中。利用OWL本体语言的知识表示特性,介绍了基于OWL的电厂设备故障特征知识表示的过程,为特定领域知识的公共一致表示提供了新的思路,本研究结果不仅可以促进电力行业知识的共享和重用,还方便了电力行业内部以及企业间知识管理和信息交换。