基于建康管理技术的机载计算机智能故障诊断方法

为了满足飞机机载电子设备以状态监控为基础的视情维修保障策略,提升设备可维护性,提出了一种基于在线检测、故障预测、辅助决策的健康监控管理故障诊断方法,支持对机载电子设备的健康状态进行预测和评估。通过划分机载电子设备子功能的敏感威胁区域,对这些区域设计专门的威胁预警监控电路,进行功能危害监控,建立推理监控模型对监控电路故障进行预警监控,结合辅助决策的方式对预警到的故障进行定位,实现对电子设备的智能故障诊断。通过FMEA的分析与故障注入测试验证,该预警电路、推理模型和辅助决策能有效的预测故障及定位,具有较高的故障预测覆盖率,可提高机载计算机的维修性、降低维修时间,在电子设备视情维修策略上具备工程应用价值。     

基于观测器的液压系统健康状态评估方法研究

为了实时评估液压系统的健康状态,提出了基于观测器的健康状态评估原理,利用解析模型、仿真模型和数据模型及其配合等方法进行液压系统标准模型的建立,联合实际液压系统的监测数据,构建液压系统的状态观测器。将实际系统的相关参数作为输入,实际监测点的输出与标准模型的输出进行特征分析与对比,在数据处理的基础上形成残差及其向量,运用数据分析方法计算系统健康度,并解析各元素及其耦合所映射的故障类型与故障程度,实现液压系统的故障定位与评估。最后,利用某型装备的起竖液压系统进行了应用举例,介绍了模型构建、故障模式与参数选择、残差构成及健康度计算的方法。所研究的状态评估方法对实时评估液压系统,及开展液压系统视情维修具有参考价值。     

基于测试数据的装备健康状态评估方法

针对当前装备健康状态评估方法无法反映健康状态变化过程的问题,提出了一种基于测试数据的装备健康状态评估方法。该方法通过对待测部件进行测试,观察测试数据变化规律并对比测试数据的正常范围,分别计算测试部件的基本健康度、健康度变化率和健康度变化幅度,得到了装备动态变化过程中的健康度数学模型,并建立了串联、并联系统的武器装备健康状态评估方法。利用该方法分别对某型潜射导弹发动机、伺服机构液压源的测试数据进行实例分析,结果表明该方法可准确真实反映装备健康状态的变化过程,提供使用者科学有效的故障预测和维修决策依据,更加符合装备基于状态的维修要求,提高了装备完好率和任务完成率,具有较强的可操作性。     

面向生产过程的CBM策略效益评估方法研究

针对当前设备维修策略选择主要依据人工经验或故障后果严重程度的不足,从产品生产过程涉及的多个设备维修问题出发,提出一种定量评估基于状态维修(CBM)策略效益的方法.利用离散事件仿真模拟整个生产过程,根据预测的设备故障时间分布和故障设备的维修时间构建维修策略效益评估的基本框架.以某个加工生产线为应用对象,使用ExtendSim可视化仿真软件包建立生产线的仿真模型,按照维修策略效益评估流程设计三种应用案例,评估事后维修、定期维修和基于状态维修产生的效益,结果表明,基于状态维修策略产生的效益最大,从而验证该评估方法的可行性,可为工程实际中最优维修策略的选择提供依据.     

汽轮机故障链诊断与评估方法研究

对汽轮机进行诊断与维修决策时,大多数方法将故障看作独立的事件或模式。而实际中,故障事件彼此并不孤立,常有故障彼此诱发的情况。因此,故障是一个连锁的变化过程。为更准确地诊断和评估设备故障严重程度,并通过检修有效降低机组故障风险,提出基于故障链诊断与评估的维修决策方法。首先,通过故障机理分析,以故障因果网描述设备可能的故障过程。然后,通过贝叶斯网络诊断模型,推理各故障事件发生的可能性;再结合故障静态风险与故障劣化度评估,计算故障独立严重程度和故障链严重程度。最后,基于故障链严重程度,为故障检修顺序提供建议。与预防性维修决策和传统的状态维修方法相比,该方法可更有效地降低设备运维风险。汽轮机故障案例应用表明,该方法可有效应用于复杂的汽轮机诊断与维修中,为运维工作提供更有价值的检修建议。     

数据分析在汽车工业设备智能分析系统的应用

针对汽车加工业机床状态数据传统的采集方式采样频率低、生产运行状态不可控、被动维修的现状,尝试采用高速采集架构及数据模型算法,对机床运行的数据进行采集、挖掘、利用,最终生成机床能效分析报告、健康诊断报告等。使设备的状态信息更直观可控,使维修更有预见性,维修工作者快速精准地定位故障信息。推进维修工作专业化,促进汽车制造业良性发展。     

样本不均衡条件下设备健康度评估方法

为了保障设备稳定可靠运行,减少设备故障,针对大多数设备采集样本不均衡的现状,提出了利用动态权重的支持向量数据描述(SVDD)方法对设备健康度进行评估。该方法首先利用设备正常健康数据进行SVDD单类学习;然后利用少量各种健康状态的数据样本计算SVDD模型超球面距离,结合其评估的健康度,使用二项式回归算法得到健康度拟合曲线,实现了健康度准确评估模型。在计算过程中,所有样本进行了指数变权的动态权重处理以提高准确性。最后以某型雷达发射机为例进行了测试验证。结果表明,该方法可实现设备健康状态准确评估,具有不错的实用价值。     

南水北调东线泵站状态监测和协作故障诊断研究

针对南水北调东线泵站工程需要长时间运行、安全要求高等特点,对泵站机电设备运行维护和故障诊断模式进行研究。提出泵站设备状态监测和远程协作故障诊断的故障征兆获取、"人-机协作"诊断、故障诊断知识库构建、远程专家诊断的研究方案,确定故障诊断流程及判别方法,明确系统设备健康状态评价、故障准确定位、设备计划检修等功能,从而实现泵站机电设备预测性维修的目标。     

复杂设备故障预测可拓聚类分析模型

针对大型复杂设备运行状态的复杂性和健康状态诊断的不确定性,研究了复杂设备故障预测问题,给出了一种基于可拓聚类方法的智能化复杂设备故障预测分析模型。该模型利用可拓理论进行被诊断设备诊断状态的物元建模,并基于物元模型进行诊断数据的形式化和模型化描述,利用可拓理论关联函数对复杂设备故障预测进行定性和定量相融合的分析,从而达到对复杂设备故障状态的快速预测,为设备维修的计算机辅助设计顺利实施提供支持。将模型与方法应用于某动力系统装备的实例中,验证了模型的有效性。     

基于LSTM的风洞设备健康状态评估方法研究

针对风洞设备健康状态评估中特征提取困难、量化算法复杂等问题,提出了一种基于深度学习的健康度评估方法,利用正常状态样本数据训练LSTM编解码器网络并构建特征空间,利用测量数据特征向量与特征空间的欧氏距离衡量健康状态的退化程度,从而高效地实现了系统或设备的健康状态量化评估;经风洞试验室轴流风机转子不平衡故障、长轴轴承裂缝故障等两个数据集进行验证,取得了与设备工作状态一致的健康度评估值,具有很强的工程应用价值。     

基于早期故障特征提取的全生命周期监测诊断

设备早期故障诊断是设备全生命周期健康状态监测诊断体系的重要环节。尽早对设备潜在的故障作出可靠判断,对于保障设备的可靠运行具有重要意义。早期故障特征提取技术是检测设备早期故障的有效工具。研究了典型的设备故障发展过程,以早期故障特征提取技术为基础,结合多技术融合方法,建立了设备全生命周期健康状态监测诊断体系,以促进设备厂家改进生产制造质量、流程工业企业优化检维修流程。应用以早期故障特征提取技术为重点的多技术融合方法,打造设备从生产制造、出厂检验到现场应用的全生命周期健康状态监测诊断闭环,实现了设备健康状态的全程可控。     

基于马尔可夫过程的健康状态评估模型

故障预测与健康管理（PHM）的思想是通过状态监测和诊断技术获取装备状态和故障信息,预测其故障发展趋势,采取更有针对性的维修措施,从而大大提高装备维修管理的精确化。对装备系统的健康状态进行评估是实施PHM的基础,研究了基于马尔可夫过程的健康评估问题,运用马尔可夫模型方法,将部件系统退化过程描述为有限状态转移过程,建立了基于马尔可夫的健康状态评估模型,对PHM系统进行评估并对剩余寿命进行预测,最后进行了案例分析,验证了模型的可行性。     

融合Cox回归与维纳过程的设备状态评估方法

针对机场自助行李托运设备运行状态评估存在数据利用率低和预测精度不高的问题,提出一种融合Cox回归与维纳过程的设备状态评估方法;首先基于事件型数据构建多风险因素影响下的设备状态突变模型,又基于关键子系统的状态型数据构建设备状态渐变模型,提出了复合退化指标并基于维纳过程建立设备性能退化模型,得到设备整体的健康状态值并提出相应维修决策;利用商用模块化航空推进系统仿真数据集和自助行李托运设备运行监测数据对所提方法进行实验验证,结果表明融合Cox回归与维纳过程的设备状态评估方法提高了设备数据利用率和预测精度.     

泵站少人值守的泵组健康度分析辅助系统

泵站少人值守的泵组健康度分析辅助系统主要借助于专业传感探头对泵站内的变配电设备、机组设备以及控制机柜等进行全方位的工作状态监测，并通过实时数据比对处理，分析出泵组系统设备的运行健康度，对设备的非正常运行轨迹进行预警，以避免设备异常所引起的突发性运行故障，保持设备运行的平稳度及健康度，实现泵站的少人值守。     

基于WMD和DSI的复杂重型装备健康状态评估

设备故障的变化趋势一般从轻微故障开始,逐渐发展到整个设备丧失工作能力.为了在设备轻微故障时准确检测,本文提出了一种基于加权马氏距离(Weighted Mahalanobis Distance,WMD)和设备状态指数(Device Status Index,DSI)的设备健康状态评估方法.该方法基于改进的马田系统,对设备有效运行特征参数构建稳定基准空间,筛选特征并按照设备故障敏感性计算加权马氏距离,排除了特征相关性的干扰;利用Box-Cox变换确定设备状态指数的阈值,构建复杂重型装备健康状况模型.通过实验验证模型有效性,正常样本的WMD值均小于故障阈值,有将近98.6％的样本值在征兆预警内.本文提出的方法可为复杂重型装备的维修与管理提供数据支持,为工业生产提供有效帮助.     

工业设备微机状态维修管理

本文根据工业设备的故障特点，钭故障检测与容错技术相结合，提出利用故障信息对设备运行状态进行预测维修的管理方法，并对其具体实现问题进行了分析和讨论。     

基于M-DSSE和RVM的复杂装备健康状态预测

针对故障呈现渐发特性的复杂装备健康状态预测问题,提出基于多距离形态相似度评估(M-DSSE)和相关向量机(RVM)的预测方法。在提取装备状态特征信息的基础上,采用M-DSSE方法对装备的健康状态进行评估,计算得到装备的健康指数;运用RVM回归模型对装备的健康指数进行预测,实现对装备健康趋势的预知,为最终的预知维修提供重要技术支撑。在某航空机电设备上的应用结果表明,该方法可以有效解决复杂装备健康状态评估与预测的问题,结果与实际情况相吻合。     

大型机电设备健康状态评估方法研究

根据大型机电设备健康状态评估的复杂性和影响因素的非线性、模糊性及灰度性特点,从设备的产品质量、运行工况、历史数据3个主要方面构建设备健康状态评判指标体系,并设计了基于模糊-灰度-变权求和的分层设备健康状态综合评估模型。选用矿用带式输送机对综合评估模型进行验证,结果表明,运用该模型得出的评估结果与设备实际运行情况相吻合,该模型对于大型机电设备的健康状态评估及安全生产具有一定的实际意义。     

基于动态权重的设备健康状态评估方法

设备健康度是对设备健康状态的定量评估,可以更准确地反映设备健康状态.现有健康度评估方法并不能很好地反映设备的真实健康状态.针对某型雷达发射机的健康度评价问题,提出了基于动态权重的健康度精确评估方法.本文利用指数函数对各参数的权重动态变化规律进行建模,然后计算采集向量与最佳向量的加权标准欧式距离,可以更加准确地评价设备的健康度.通过对某型雷达发射机的实际测试表明,本方法计算结果准确可靠,能够更好地反映设备的健康程度.     

基于重要度排序与全寿命周期的配网故障治理措施优化方法

摘 要：为优化配网故障治理措施，提升配网供电可靠性，针对配网故障治理措施优化问题，以故障、投诉、措施实施空间为约束条件，以综合效益优化为目标函数，基于Prato最优原则和Well-bing模型，提出一种基于设备重要度排序和全寿命周期的配网优选设备的治理措施。基于Well-bing模型的配网设备重要度排序综合考虑了环境的恶劣度、网络的复杂度和设备的重要度，与状态检修不同，基于大数据的重要度评价，评估输入的底层基础数据更丰富、评估结果更合理可靠。基于Prato最优原则，以设备全寿命周期内的综合经济性最优为目标，按照设备重要度排序进行差异化治理措施优选，治理措施更精准。基于上述方法，对某重过载配变及其所处的区域进行了治理措施优化，实际应用效果验证了该方法的有效性。