故障传播有向图在地面电源故障诊断的应用

基于图论的故障诊断方法能够有效地缩小故障源的搜索范围,在最短的时间内找到真正产生故障的部件。采用故障传播有向图的方法对某飞行器地面电源故障诊断算法进行了研究,针对该飞行器地面电源的物理结构及相关的电气特性得到其故障传播有向图,并经过一些运算后将有向图进行了分层重构,最后利用故障定位算法模拟了故障定位的过程,得到了很好的效果。

控制系统故障定位的算法设计

目前用于航天、铁路等领域的计算机控制系统要求具有高可靠性、高安全性的特点。这些控制系统一旦出现故障就必须快速定位故障部位,并采取相应的故障策略尽快解决故障,尽量减少系统的安全隐患及经济损失。文章通过图论的有关理论和故障特征假设提出了一种故障源的定位算法,采用该算法可以提高故障定位的效率。

K步故障扩散算法的设计与实现

文中分析了故障传播的机理及其有限步扩散性,提出了一种K步故障扩散算法,针对系统故障有向图寻找最佳扩散路径,使用C++编程实现算法并对具体工程进行了仿真实验,可同时模拟和诊断单点和多点故障。与传统的故障定位算法相比,它是一种新型的正向思维匹配算法,结合了传播代价,定位更加准确。KFP算法可模拟产生系统的故障扩散运行图,预测和定位故障源,在实际工程得到了较好地应用。

控制系统故障定位的图论算法设计与研究

文章对控制系统故障传播的规律进行了研究,运用数学图论的有关理论提出了一种基于图论的故障定位搜索算法;使用该算法定位了实际控制工程中的故障;该算法效率较高,定位故障准确,具有实际应用价值。

空间推进系统的故障推理研究

空间推进系统必须可靠地完成轨道保持、轨道修正、姿态控制的重要任务 ,要求当其某一功能模块出现故障时、能及时发现并有效隔离。文中介绍了利用有向图方法分析此推进系统故障传播机理的方法 ,并建立相应的故障推理模型。离线检测和理论分析表明 ,此方法逻辑性强 ,简单高效 。

K步故障扩散定位算法的Matlab实现

分析了故障传播的机理并推断出其有限步扩散性,提出了一种K步故障扩散定位算法。对系统故障有向图进行了分片处理,结合故障传播概率矩阵对故障嫌疑节点进行故障扩散模拟寻找最佳扩散路径和最大嫌疑节点。使用C++编程和Matlab工具实现了KFL算法并给出部分具体工程源代码,对实际工程项目故障定位进行了仿真模拟。该算法可同时模拟诊断单点故障和多点故障,与传统故障定位的逆向算法不同,该算法是一种新型的正向思维的图匹配算法。

数控车床故障传播机理分析

为探讨数控车床故障传播机理,即识别系统关键节点与关键故障传播路径,基于数控车床故障数据,应用有向图理论、集成决策实验室分析(DEMATEL)和解释结构模型(ISM)方法构建数控车床分层故障传播有向图模型;基于故障传播概率、边介数两指标定义故障传播强度表征故障传播行为;提出结合系统分层故障传播有向图模型和故障传播强度的数控车床故障传播机理分析方法.分析结果表明:系统分层故障传播有向图模型实现了系统层级分解,简化了故障传播分析过程,为关键路径识别奠定了基础;将故障传播强度作为关键路径识别的依据,避免了传统分析方法基于单一指标描述数控车床故障传播行为而产生的偏差,实现了准确定位故障源,准确识别系统关键路径.所提方法有助于系统故障诊断与维护.

基于3维相关性矩阵的故障诊断方法

为解决航天器控制系统难以快速准确地诊断定位故障的问题,提出一种3维相关性矩阵的故障诊断方法。根据复杂系统功能原理,建立不同状态的最优化故障传播有向图模型,依据3维相关性矩阵的映射关系及检测结果快速映射到故障模式,实现系统故障的快速诊断定位及测试点的最优化设计。结果表明:该方法可以减少测试点的设置数量,降低故障诊断系统的复杂度,提高诊断的快速性。

某飞行器地面电源故障诊断算法的研究

一般来说，系统某一个部分产生了故障，它将引起与其相关联的某些部件呈现故障状态。故障诊断的难点在于呈现故障状态的部件越多，定位故障源就越困难。基于图论的故障诊断方法能够有效的缩小故障源的搜索范围，在最短的时间内找到真正产生故障的部件。本文采用故障传播有向图的方法对某飞行器地面电源故障诊断算法进行了研究，并利用故障定位算法模拟了故障定位的过程，得到了很好的效果。

铁路调度指挥系统故障诊断方法

根据铁路调度指挥系统中的故障传播路径特点,建立故障传播的有向图及其模型,设计基于贝叶斯后验概率准则的故障诊断算法。该算法的基本原理是,每1个新增的故障现象都对应着1个故障原因域,依据贝叶斯后验概率准则,计算故障原因域中每1个故障原因的疑似概率,然后按其大小顺序插入既有的故障原因疑似概率集合中。随着故障现象的增加,当故障原因疑似概率集合不再改变时,运算终止。故障原因疑似概率集合中前n个元素能覆盖故障现象时,这n个元素所对应的故障原因,即是诊断结果。实验表明,在单故障模式和双故障模式下,运用这种故障诊断算法得出的结论完全正确,并且在计算机上的运算时间不超过0.8s。

基于结构模型的测试性设计与分析技术研究

为了解决因系统信息获取困难导致装备早期测试性设计和维修诊断工作难度增加的问题,提出了一种基于系统结构模型的测试性设计与分析方法。该方法借助图论的数学工具对系统进行数学建模,通过定量分析完成系统的模块划分;在此基础上,建立测试相关性矩阵,以最小测试代价为优化目标函数,应用Huffman信息编码方法生成系统的故障诊断树。与其他方法相比,该方法不仅结果更加优化,而且对系统的内部信息依赖相对较少,可以有效应用于设备的早期测试性设计以及使用过程中的维修诊断工作。

软件健康管理在ADIRU中的应用及验证

现代嵌入系统软件复杂性逐渐增加,使发现和处理运行时软件错误的难度也随之增大,实际应用表明,仍有少数的软件运行时错误并不能通过常规测试方法发现。在嵌入系统软件设计中引入了软件健康管理的方法,来增强嵌入系统软件的可靠性,该方法通过在嵌入系统软件中构建运行时故障监测、诊断和恢复模块来实现。为了验证该方法的有效性,以2005年马来西亚航空公司124航班机载ADIRU发生的软件故障为例,使用AADL语言为ADIRU建立软件模型,并通过该模型验证了软件健康管理方法的有效性。

加工中心组件故障传播影响力评估

为评估加工中心组件的故障传播影响力,快速、准确地识别系统关键组件,有效控制故障传播,采用故障传播机理分析与有向图结合的方式表征组件间故障传播路径。运用DWNodeRank算法评估组件间故障影响度,并结合故障率指标计算组件的故障传播率。考虑有效可达路径,基于改进ASP算法计算故障传播影响力值,实现对组件故障传播影响力的评估。实例分析和结果表明:DWNodeRank算法考虑了故障传播的方向和传播强度,有效降低了迭代复杂性并准确评估了节点影响度;故障传播率作为故障传播影响力评估的依据,其动态时变特征使得评估结果实时、精确,对于加工中心健康维护具有重要意义。