基于DTW时序距离的故障可诊断性评估方法

对装备中具体故障进行可诊断性评估,可以量化地表明故障被诊断的难易程度。针对故障可诊断性评价方法中存在的不客观及度量方法选择不恰当的问题,提出一种基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的时序距离度量方法。定义可诊断性评估模型,从实际系统中抽取系统的结构、信号、测试、故障模式4种要素,为故障可诊断性评估工作的开展打下基础。摒弃传统的从信号中提取特征进行相似性度量的做法,将信号看做时序序列,基于DTW方法衡量不同状态下各信号之间的相似程度,作为故障可诊断性的评估依据。使用动量轮系统对新方法进行仿真实验,仿真结果表明新方法在进行可诊断性评估方面具有客观性和有效性。

基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法

针对目前基于定性模型无法对电子系统故障可诊断性进行定量评价的问题,将定性模型与数据驱动方法相结合,提出一种基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法。首先,根据系统的组成结构建立多信号流图模型并得到故障-测试相关性矩阵,基于故障-测试相关性矩阵提出了故障可诊断性评价准则。其次,提取测试信号的小波包Shannon熵作为特征向量,以欧式距离作为相似性度量指标,将故障可诊断性定量评价问题转换为不同故障模式下测试信号特征向量的相似性度量问题。然后,构建故障可诊断性评价矩阵,依据故障可诊断性评价矩阵提出了系统可诊断性指标。最后,通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法在不构建数学模型的前提下,能够实现电子系统的故障可诊断性的定量评价。

基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择

目前,对于测试优化选择问题的研究大多局限于故障是否可以被诊断的定性研究,没有进一步考虑故障诊断的难度。针对以上问题,提出了一种基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择方法。首先,基于推土机距离(EMD)对故障可诊断性进行定量评价;然后,以评价结果为依据,综合考虑测试的数量、可靠性和成本等因素,构建多目标测试优化选择问题,并提出了二进制金枪鱼群优化算法来求解满足测试性指标和故障可诊断性水平的最优测试集合;最后,以某装备的开关电源为实验案例,验证了所提方法的有效性。仿真结果表明:所提方法能够实现以提高系统故障可诊断性为目标的测试优化选择,从根本上提高系统的故障诊断能力。

基于EMD的故障可诊断性评价模型设计

构建可诊断性模型是进行可诊断性设计的前提,通过可诊断性模型能够分析系统内故障的可诊断性。目前的研究成果中大都集中于定性研究,即对故障可诊断性的评价集中于“故障是否能够被诊断”的定性评价,而没有进一步考虑量化故障被检测或被隔离的难易程度。针对以上问题,本文提出了一种基于推土机距离(EMD)的可诊断性定量评价模型,将故障诊断难度定量评价问题转化为测试数据多元分布之间的距离度量问题。首先建立了适用于可诊断性分析的多信号流图定性模型,用来描述系统的功能组成结构、故障-测试-信号的相关性关系;然后在定性模型的基础上,结合数据驱动框架,建立了基于EMD的可诊断性定量评价模型,除了能够定性地描述故障与测试之间相关性关系之外,还能够定量地衡量诊断故障的难易程度。最后以某型装备的开关电源为实验案例,验证了本文方法的有效性,为可诊断性建模提供了一条可行的思路。

故障可诊断性评价与设计研究进展

阐述故障可诊断性评价与设计研究的必要性并给出相关定义。从基于定量模型和定性模型两个方面对故障可诊断性评价研究现状进行介绍,包括梳理各种方法的基本思路,给出各方法的优缺点与适用范围,总结与故障可诊断性相关的定量指标等;从基于优化问题、故障传播关系、变量约束关系以及故障影响变量等方面对测点优化配置方法进行介绍,并给出各种方法的优缺点;最后展望故障可诊断性未来的发展方向。

动态系统实际故障可诊断性的量化评价研究

提出了一种新颖的动态系统实际故障可诊断性量化评价方法.该方法无需设计任何诊断算法,仅通过解析模型即可给出动态系统故障检测和隔离的难易程度,从而为实现在系统设计阶段提高故障诊断能力的工程目标提供理论指导和参考依据.首先,通过标准化模型和等价空间变换,将状态空间描述的随机动态系统实际故障可诊断性评价问题转化为概率统计中多元分布相似度判别的数学问题;然后,根据严格的数学证明,指出距离相似度判别准则在进行可诊断性量化评价中存在的不足.进而,为弥补该不足,利用故障矢量的分布概率以及不同故障矢量之间的余弦相似度,设计基于方向相似度的可诊断性量化评价新方法;最后,通过数学仿真验证该方法的有效性和优越性.

定量与定性相结合的动量轮故障可诊断性评价

为了提高动量轮的故障诊断性能,采用定量与定性相结合的方法对故障可诊断性评价方法开展研究。在分析动量轮和控制器模型的基础上,建立定量的动量轮闭环系统模型;分析动量轮的各种故障模式,将其分为测量类、驱动类和控制器类故障,并在动量轮系统模型中进行表示;依据故障到输出的传递函数是否等于0以及不同故障到输出的传递函数是否相同的思路,研究各类故障的可检测性和可分离性判断条件,对动量轮的各故障模式进行评价,给出相应的评价结果对于不可分离的故障集合,研究基于定性模型的故障可诊断性评价方法,即根据动量轮各功能模块之间的关系,结合动量轮的故障模式影响分析结果,建立故障与征兆之间的关联矩阵,通过分析各故障对应的数据,进一步给出动量轮故障可诊断性的评价结果。最后,提出故障可诊断性相关的定量指标,根据动量轮故障可诊断性评价结果,给出各故障以及动量轮的可检测度和可分离度等,为后续故障可诊断性设计提供依据。

一类非线性系统的故障可诊断性量化评价方法

为将提高卫星控制系统故障诊断能力的工作重点前移到地面设计阶段,针对其中的关键问题——可诊断性评价,提出一种适用于非线性模型的可诊断性量化评价方法,对传统定性评价研究进行了有效的扩展和延伸。鉴于线性化处理导致非线性因素引起的故障被忽略,将卫星控制系统描述成一类仿射非线性模型;并基于微分几何理论,给出可诊断性(包括可检测性和可隔离性)的定义和定性评价指标——不变最小对偶分布。通过子空间相似度判别准则,根据故障方向矢量和所得不变分布以及不同故障方向矢量之间的夹角关系,分别设计可检测性和可隔离性的量化指标,并给出具体评价流程;该指标能够明确故障被检测和隔离的难易程度,并可用于指导诊断算法的设计和传感器的优化配置。最后,以动量轮为仿真实例校验本文所提方法的正确性;仿真结果表明:该方法在不依赖任何诊断算法和具体故障模式的前提下,可以实现可检测性和可隔离性的准确量化评价。

基于故障可诊断性量化评价的传感器优化配置方法研究

提出了一种基于故障可诊断性量化评价的传感器优化配置方法.针对可能发生故障的非线性系统,首先,基于K-L散度思想,通过计算故障情形下残差概率密度函数的差异度,得到了系统不同故障下故障可检测性和可分离性的量化指标,由于稀疏内核密度估计和蒙特卡洛算法的引入,克服了K-L散度计算中残差概率密度函数难以估计和非线性结构的K-L散度计算复杂度高的困难;其次,以故障可诊断性的定量评价为基础,借助于动态规划方法给出了系统满足期望故障可诊断性的传感器最优集合;最后,通过数值仿真和实体实验仿真验证了文中方法在故障诊断系统传感器优化配置中的有效性.

含两类时滞的线性系统的故障诊断及故障可诊断性

研究同时含有状态时滞和测量时滞的时滞系统的故障诊断方法及故障的可诊断性问题,提出一种同时对状态时滞和测量时滞进行变换的无时滞变换方法,并提出一种新的故障诊断器的构造方法,同时给出时滞系统的故障可诊断性的判据。首先通过提出一种同时对状态时滞和测量时滞进行转换的无时滞转换方法,将时滞系统转换成无时滞的系统;然后将故障诊断问题转换为状态观测问题,给出并证明了故障可诊断性的判据;最后通过构造一种不利用残差体现故障的新的故障诊断器,实现了故障的实时诊断并解决了故障诊断器的物理不可实现问题。仿真实例验证了该方法的可行性和有效性。

基于故障可诊断性的齿轮箱传感器优化布置

针对目前在优化传感器布置时对齿轮箱可能发生的故障信号是否能被识别与分离研究较少的情况,将故障可诊断性应用于齿轮箱传感器优化布置中,并运用奇异值比值、故障可诊断性、平均加速度幅值三个评价准则构成的综合指标评价不同布置方案,最终确定最优传感器布置方案。对齿轮箱进行模态分析,提取模态振型;再运用K均值聚类算法根据自由度在重要模态中振型的动力相似性进行分类;利用有效独立平均加速度幅值法初选测点;在这些节点位置处测得可能出现的故障信号,对其进行快速傅里叶变换,得到相应故障的频谱图,利用核密度估计求取对应故障的密度函数,再利用K-L散度判断各位置处的故障可诊断性;运用综合指标评价,确定最优方案。通过ZDH10型齿轮箱故障诊断试验台验证了所提方法的可行性。

诊断精度对变压器故障可诊断性的影响

研究了可诊断性的定义以及基于信息熵的可诊断性计算方法,在实际数据的基础上分析了变压器故障诊断的精度对变压器故障可诊断性的影响。研究结果表明,在同一诊断模型下,诊断精度的要求越高,变压器的可诊断性就越低。由此探讨了提高变压器故障可诊断性的途径。

考虑噪声影响的基于Wasserstein测度的可诊断性评价方法

针对可诊断性评价中区分度不足以及评价结果难以解释等问题,提出了一种基于Wasserstein测度的可诊断性定量评价方法。该方法以系统在不同状态下测点的量测信号为基础,将信号视作随机变量,使用2-Wasserstein测度作为衡量变量之间相似程度的手段,来实现对系统的可诊断性评价,同时分析了量测信号对于可诊断性评价结果的影响。使用双带通滤波电路对所提方法进行验证,结果表明,相较于基于K-L散度和D矩阵的可诊断性评价方法,所提方法在进行评价故障可诊断性方面更具客观性和科学性。

基于MMD的故障可诊断性定量评价方法

提出一种基于最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)的故障可诊断性定量评价方法.该方法无需构建任何系统模型,通过度量不同故障模式下测量数据之间的距离定量评价故障可诊断性,适用于结构复杂、不易于建模且能够获取测量数据的复杂系统.首先,将测量数据通过特征核映射到可再生核希尔伯特空间(reproducing kernel Hilbert space,RKHS)中,以MMD作为多元分布距离度量指标,将故障可诊断性定量评价问题转换为多元分布在RKHS中的距离度量问题;然后,利用数学推导分析测量噪声强度对故障可诊断性评价结果的影响;最后,通过仿真实例验证所提出方法的有效性.

非线性系统故障可诊断性量化评价及诊断方法

提出了一种基于Kullback-Leibler(K-L)散度的非线性系统故障可诊断性量化评价和故障检测方法,在仅有系统解析模型的基础上,不依赖于系统故障诊断算法的选取而进行故障的可诊断性评价,从而在设计阶段为提高系统故障诊断能力提供理论依据.首先,以K-L散度方法为基础,对非线性系统进行故障可诊断性的量化评价研究,通过引入蒙特卡罗方法和稀疏内核密度方法,克服了K-L散度计算中残差概率密度函数难以估计和非线性结构的K-L散度计算复杂度高的困难;其次,在系统具有故障可检测性的基础上,通过计算K-L散度的距离差异度,进行非线性系统的故障检测,进而又分析了该方法故障检测的漏报率和误报率;最后,通过仿真实验验证该方法的准确性和有效性.

连续系统故障可诊断性评价方法综述

故障可诊断性评价是故障诊断的基础,能够为诊断算法的开发和传感器的优化配置提供依据与指导.在梳理可诊断性概念、评价流程与功能的基础上,从定量模型、定性模型以及数据驱动这3个方面对连续系统可诊断性评价方法进行分类综述,归纳和评析了各方法的原理与特点,并比较了定性评价与量化评价结果的优缺点.最后探讨了故障可诊断性评价方法未来可能的发展方向.

复杂动态系统的实际非完全失效故障的可诊断性评估

针对缺乏有效的非完全失效故障(Loss of effect,LOE)可诊断性量化分析方法的现状,本文提出了一种基于距离相似度的系统非完全失效故障的实际可诊断性评价方法.通过将状态空间描述的动态系统转换为时间堆栈动态模型,使故障的可诊断性评估分析问题转化为多元分布的相似度问题.给出系统非完全失效故障可检测性与可隔离性的相关定义,并对故障的可诊断性进行量化.通过求取最小二乘解计算最小巴氏距离,增大了算法适用范围.最后,通过仿真实例验证评价方法的有效性,并通过所提出的可诊断性评估算法求取非完全失效故障的最大可诊断效能系数.

考虑性能退化的航空发动机故障诊断量化评估

航空发动机全生命周期内的故障诊断一直是研究的热点,为保障航空发动机在性能退化条件下故障诊断算法的可靠性,对考虑性能退化的航空发动机进行故障可诊断性量化评估有着重要的意义。从状态量的可测量性以及最优观测器设计两个方面对退化状态下航空发动机的滑动窗口模型进行解耦处理。从故障可检测及可隔离两个方面对故障的可诊断性进行量化评估,以巴氏距离为量化标准,将量化评估问题转换为多元分布概率距离求解问题。同时,从故障空间的角度对故障可隔离性进行定义,剥离了参考故障模式的影响,将可隔离性转化为故障空间中故障模式的固有属性,并给出航空发动机故障可检测及可隔离的判据。仿真结果证明,本文所提出的方法可以在发动机性能退化条件下对控制系统传感器、执行机构故障以及发动机气路部件故障进行可诊断性量化评估。

模糊离散事件系统的弱可诊断性

针对故障诊断方法对系统要求过高的问题,研究模糊离散事件系统(Fuzzy Discrete Event Systems, FDES)的弱故障诊断,提出一种弱模糊诊断方法,将经典离散事件系统(Discrete Event Systems, DES)的弱故障诊断方法拓广至模糊系统。先对模糊离散事件系统的弱模糊故障可诊断性进行形式化;为验证模糊系统的弱模糊故障可诊断性,构造了一个验证器自动机,得到模糊离散事件系统弱模糊故障可诊断性的充分必要条件,实现了对模糊离散事件系统的弱模糊故障诊断。该方法既适用于模糊离散事件系统的弱模糊故障诊断,又适用于经典离散事件系统的弱故障诊断。

状态时滞系统基于观测器的故障诊断及可诊断性

研究含有状态时滞的线性系统的故障诊断方法及故障的可诊断性问题。提出一种新颖的基于降维观测器的故障诊断方法,并给出故障可诊断性的判据。首先通过引入一种特殊的线性变换,将时滞系统转换成无时滞系统。然后将故障诊断问题转化为状态观测问题,并证明了故障可诊断性的充分条件。最后通过构造一种新的不利用残差体现故障的故障诊断器,实现了故障的实时诊断。仿真实例验证了该方法的可行性和有效性。