基于时间和状态约束的故障因果关系图及其在燃气轮机中的应用

故障原因及其产生位置的确定是决定故障诊断系统是否可用的关键因素。文章定义了离散事件系统中故障之间两种类型的因果关系,给出了故障因果图(FSCG)的概念,进一步给出了描述故障之间基于状态和时间约束关系的因果图,基于此,将上述方法应用在某燃气轮机的故障诊断过程中,在对燃气轮机的内部结构进行概述的基础上,结合具体的故障发生情况,给出了其部分故障树结构,进而给出了相应的故障因果关系图,将其应用到实际的故障诊断中,并与传统的故障树方法进行相关对比,证明了该方法的有效性。

基于时间因果图的键合图故障诊断方法研究

根据键合图模型以及由键合图推导的时间因果图,提出一种推导解析冗余式的方法。该方法以键合图的结点方程为基础,通过时间因果图中因果路径的前向和后向传播方法消除方程中的未知变量,从而在给定传感器的条件下,得到更多不同形式的解析冗余式,提高系统故障的可隔离性。实验结果验证了该方法的可行性。

基于修正状态类图的标签时间Petri网系统故障诊断

针对具有不可观事件的离散事件系统的故障问题,提出了一种基于标签时间Petri网的诊断方法。首先,对标签时间Petri网系统现有的修正状态类图(modified state class graph,MSCG)进行分析,提出MSCG的改进算法。其次,对于给定的可观标签序列和观测时间,通过求解由改进的MSCG的路径信息构建的线性规划问题,获得所有与可观标签序列时间一致的有效路径,从而分析系统的故障情况。最后,以交替位协议为实例分析验证了所提方法的有效性,为复杂的实时系统故障诊断问题提供有效方案。

基于时间动态因果图的复杂工业过程故障预测方法

故障预测技术有力地保证了生产过程的平稳有序和人员安全.但在实际操作过程中,过程数据的定性与定量信息并存,模型较为复杂.此外,在生产过程中,利用在线收集的数据进行故障预测时存在时序延迟问题.对此,建立一种基于时间动态因果图(TDCD)的故障预测模型.在模型建立过程中,提出参数的延迟时间间隔学习算法,即移动搜索最大信息系数(MIC)算法,充分考虑了时序方面的延迟问题.在推理过程中,加入趋势分析和延时信息排序以优化推理过程,减少因延迟时间造成的故障误报率.最后,使用某浮选过程因果图网络进行算法验证,并将所提出的策略应用于湿法冶金浸出过程,与单值/多值不确定动态因果图进行对比,以表明故障预测策略的先进性和有效性.

智能船舶状态感知设备布局优化研究

针对传统状态感知设备布局方案无法满足智能船舶实现全方位状态感知及故障隔离的问题,本文提出了一种以双因果键合图建模为基础的方法。通过对其因果路径进行分析,得到了系统故障特征矩阵(FSM),并基于该矩阵实现了智能船舶状态感知设备布局的优化。以典型的智能船舶系统———船舶主机供油单元系统为例,建立了该系统的双因果键合图模型,并实现了船舶主机供油单元的状态感知设备布局优化。经验证,该方法能够有效满足智能船舶全方位状态感知和故障隔离的要求。

部分可观时间Petri网故障的贝叶斯诊断

针对双组元推进系统中环境复杂且部分关键信息无法通过传感器获取,提出基于部分可观时间Petri网故障诊断性的贝叶斯估计方法。研究了基于部分可观时间Petri网的双组元推进系统故障诊断性的贝叶斯估计问题。系统过程的变迁分为可观和不可观,结合变迁触发关系和变迁时间信息,建立Petri网模型的状态类图。遍历所有满足可观测变迁触发时间和序列信息的路径,对于诊断结果为可能故障系统,建立故障变迁对应的贝叶斯Petri网模型,将不可观变迁设置为贝叶斯变迁,根据可观变迁触发状态估计不可观变迁触发概率,进一步判断系统故障状态。最后,建立了基于部分可观Petri网的整体推进系统模块,通过仿真实验验证了算法的有效性。

基于键合图模型的新型故障树故障诊断方法

针对传统故障树的生成及应用缺陷,研究了基于键合图模型的新型故障树故障诊断方法。该方法根据系统键合图模型推导出时间因果图,进而建立系统故障树,由此产生一个用于反映系统行为变化的假设故障集合;同时,推理预测每个故障的后效特征,并与观测特征相比较,修正假设故障集,最终定位故障源。仿真结果验证了此故障诊断方法应用的可行性和故障诊断的准确性,具有广泛的应用前景。

基于解析冗余式的风机传动系统故障诊断

为了以系统有序的方法对风机的具体元件参数进行故障诊断,给出一种基于键合图模型的故障诊断方法。键合图模型是一种跨能域的元件级模型,因此能够定位到具体的故障元件。同时键合图模型能够清晰地表明各元件之间的关系,因此适用于推导解析冗余式。通过解析冗余式可以对系统进行故障检测和隔离。为了能够系统地得到尽量多的解析冗余式,提高故障的可隔离性,该方法首先建立风机的键合图模型,然后由键合图模型导出时间因果图,由时间因果图导出变量关系图,最后由变量关系图消除键合图中结点方程的未知变量得到解析冗余式。实验结果验证了采用该方法推导的解析冗余式能够用于风机参数故障的诊断。

柴油机润滑系统多故障耦合关系分析及解耦技术

针对柴油机润滑系统多故障耦合性强、故障定位难的问题,本文提出一种柴油机润滑系统多故障关联性分析及解耦方法。该方法采用键合图理论,建立柴油机润滑系统动力学模型,将其转化为时间因果图模型,基于该模型分析柴油机润滑系统热力参数在不同故障下的响应特性,获得多故障在异常征兆上的耦合关系。在此基础上,将集合论的思想引入柴油机润滑系统多故障解耦研究中,通过分析异常征兆对润滑系统多故障的划分作用,去除多故障间的关联特征信息,降低润滑系统多故障间的耦合度,为实施柴油机润滑系统多故障的分离与诊断提供依据。利用某柴油机润滑系统的经典GT-Power模型,验证了润滑系统多故障解耦研究的有效性。