大型复杂系统故障隔离智能优化策略

大型复杂系统的故障隔离是系统维修的重要环节,现有的故障隔离算法存在平均故障隔离时间(MFIT)长,不能快速自动生成决策树等缺点.利用AO*算法自动构造决策树,将离散粒子群算法应用于AO*算法的每一个节点的测试选择,降低计算复杂度,使故障隔离策略智能化.实例表明:该算法将故障隔离时间缩短20%,并降低测试代价,提高故障隔离效率,为大型复杂系统故障隔离提供-种高效算法.     

复杂电子系统测点与诊断策略的优化方法

针对复杂电子系统故障诊断知识获取过程中测试节点和诊断策略的确定问题,提出了一种可行的工程方法。该方法利用系统的分层结构模型的可达矩阵计算节点对应的故障隔离权值,通过选择权值大的节点对矩阵进行分割,找到最优故障隔离节点。通过计算节点提供的信息量,确定最佳测试节点,最终确定最优故障诊断策略。它是基于仿真技术的故障知识获取方法研究中实现高效、准确、快捷的故障征兆获取的关键技术;也是在实际诊断过程中实现快速准确利用知识、确定故障部件的关键技术。给出了主要步骤,并通过实例进行了验证。     

装备故障隔离模糊度要求值的确定和优化方法

从故障隔离率的基本定义和分析出发,针对在装备研制早期,给定故障隔离百分比后,对如何确定和优化对应的故障隔离模糊度问题进行了研究。首先,借助于测试性分析中的多信号流图(multi-signal flow graph, MSFG)及其示例计算结果,结合测试性设计中故障模糊度的不同分布,得到了故障隔离模糊度的完整的度量指标(包括最小值、最大值、均值),以及当前指标的物理意义(单个指标应理解为均值)。在定性分析的条件下,通过典型案例分析,给出了最小值、最大值和均值确定的方法和原则。在定量分析方面,通过装备维修和故障隔离过程分析,建立了故障隔离模糊度的通用优化模型。在模型求解方面,对模型进行了工程应用简化,给出了模型优化解存在的前提条件,通过逻辑和数学分析等手段,结合典型示例给出了模型求解的逐步寻优算法和动态规划算法,应用该模型和算法可以在给定故障隔离百分比的条件下,得到经过优化的故障隔离模糊度的最小值、最大值和均值的精确解。从而在工程应用的背景下,较为圆满地解决了这一问题。     

综合集成技术在虚拟样机测试与评估中的应用

从定性到定量的综合集成法是处理复杂系统问题的方法论。面向虚拟样机测试与评估(VPT&E)这一多层次、人在回路、知识密集的复杂系统,提出基于定性与定量综合集成的虚拟样机测试与评估过程,并利用综合集成研讨厅思想和Agent技术,进行了虚拟样机测试与评估综合集成系统的框架设计。     

小卫星设计、分析与仿真验证一体化系统

针对小卫星采用一体化设计、模块化集成的方法,选择国际上先进的仿真技术,在单轴气浮转台和AC104实时仿真器硬件基础上,设计并建立了“小卫星设计、分析与仿真验证一体化系统”的数学仿真和半物理仿真两个平台,该系统在方案设计阶段用于对总体方案进行优化,仿真与评价;在研制阶段为部件和分系统提供系统的验证和验收手段,在测试和运用阶段用于系统的故障诊断、故障隔离和对策研究等。     

信息融合的熵理论

本文提出的信息融合熵理论包括：对信息融合中存在着两种信息源的分析、利用信息熵概念定义信息融合熵、论述融合过程中信息融合熵的变化和传递以及提出信息融合熵二定理，由此揭示了信息融合过程中多源信息的管理（选择）和信息融合有效性及系统性能极限间的内在联系。并且我们还应用这一理论具体分析了目标状态估计（跟踪）融合与检测融合这两个融合应用问题，以说明该熵理论的应用。     

熵——度量随机变量不确定性的一种尺度

本文首先论述了不确定性的概念，而后介绍熵及其性质。在此基础上，引进了微分熵。最后论述离散随机过程熵，并且得到了一些结论。     

作物生产系统及其熵突——兼论作物高产栽培

农业的发展实质是人类不断与作物生产系统熵增长作斗争的过程，作物高产栽培的实质即是如何最大限度地降低作物生产系统的熵增。     

分层系统序贯诊断策略

根据复杂系统一般由多个分系统组成,其结构往往具有层次性的特点,研究了分层系统的测试模型,在对模型进行分层处理的基础上,采用Rollout算法对分层系统中各个子系统的相关性矩阵模型进行计算,并按照得出测试序列和层次结构建立故障诊断树,从而建立了一种分层系统诊断策略。实例分析表明,基于分层考虑的诊断策略可以按照测试需求,方便地将故障隔离到各个层次,而且通过对系统进行分层处理,可降低系统的计算复杂度,缩短计算时间。     

基于广义特征分析的模数统一测试故障隔离方法

在采用诊断专家系统的测试系统中,由于模拟和数字测试存在的差异,为了达到测试模数混合电路的目的,往往需采用不同的库结构,从而导致模数混合电路的故障诊断建库麻烦,运行繁琐。针对该问题,提出了一种基于广义特征分析的模数混合统一测试故障隔离方法。在介绍了模拟和数字电路测试的统一表述的基础上,介绍了该方法在模数混合电路单元故障诊断专家系统中的实际应用及效果。     

系统诊断的基本问题及发展状况

由多个处理机组成的计算机系统可以利用其子系统的相互测试实现系统级故障诊断。本文简明地介绍了系统诊断理论的基本问题和发展状况。     

基于混沌粒子群优化的系统级故障诊断策略优化

针对诊断设计优化过程中的关键问题--故障诊断策略优化,提出了基于混沌粒子群优化算法的系统级故障诊断策略优化方法。该算法利用混沌优化不重复遍历系统所有状态的特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了粒子群算法“早熟”收敛的缺点。这使算法不仅具有较快的收敛速度,又保证了获得的最优解的可靠性,为获得有效的系统级故障诊断策略提供了可行的方法。最后,给出了该算法在诊断策略优化过程中的关键步骤,通过仿真证明了该算法对于系统级故障诊断策略优化的有效性。     

考虑关键故障的测试优化选择

针对现有测试优化选择方法中因关键故障为小概率故障而容易被漏检的问题,提出了一种有指向性的对关键故障进行有效检测和隔离的方法。首先从系统安全性角度,分析了关键故障的重要性。然后基于相关性矩阵,以测试代价最小为优化目标,以故障检测率与隔离率和关键故障检测率与隔离率为约束,建立了考虑关键故障的测试优化选择模型,最后采用基于质心改进和惯性权重自适应调整的二进制粒子群算法进行求解。仿真实验结果表明,考虑关键故障的测试优化选择方法可以有效消除因关键故障漏检而对装备安全造成的严重威胁。     

Diagnosis of process faults and sensor faults in a class of nonlinear uncertain systems

This paper presents a fault diagnosis method for process faults and sensor faults in a class of nonlinear uncertain systems.The fault detection and isolation architecture consists of a fault detection estimator and a bank of adaptive isolation estimators,each corresponding to a particular fault type.Adaptive thresholds for fault detection and isolation are presented.Fault detectability conditions characterizing the class of process faults and sensor faults that are detectable by the presented method are derived.A simulation example of robotic arm is used to illustrate the effectiveness of the fault diagnosis method.     

信息熵在导航传感器故障诊断中的应用研究

对组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,给出了一种基于小波包能量熵的神经网络故障诊断方法。利用小波包分析原理对原始故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能量熵,然后构造信号的小波包特征向量,以此向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。采用惯导系统中关键性器件陀螺仪进行仿真研究,仿真结果表明此方法可有效地检测故障且提高了精度。     

一种改进的卫星网络故障诊断算法及其评估

星际链路的加入提高了卫星网络的连通性和自治性，也使得整个网络更为复杂。故障检测与诊断是保证此类网络容错性的一项重要措施。在前面工作的基础上，提出一种改进的基于系统级诊断的卫星网络故障诊断算法，并给出诊断正确性的证明。通过仿真对算法在一种双层LEO／MEO网络中的通信开销和诊断完全率（诊断出状态的网络节点数在网络节点总数中所占百分比）进行深入分析。结果表明，改进后的算法比原来的算法具有更好的通用性和诊断完全率。     

小子样变总体下的Bayes测试性验证方法

现有测试性验证试验方案一般都需要较大的故障样本量,利用装备研制阶段的测试性数据则可能有效解决这一问题。但研制阶段的测试性数据和现场试验数据一样属于“小子样”且具有“变总体”特点,为此提出一种基于Bayes理论的测试性验证方法。首先根据装备研制各阶段积累的测试性试验信息构建装备测试性参数故障检测/隔离率(fault detection rate/fault isolation rate,FDR/FIR)的动态增长模型,用以揭示装备测试性水平的动态变化规律,并对其测试性指标进行预测。然后根据最大熵原理计算系统FDR/FIR的先验分布。最后结合少量现场试验数据,根据Bayes最大验后风险准则制定装备测试性验 证方案,对装备测试性指标进行验证。通过实例对比分析表明,该方法有效融合了研制阶段数据与现场试验数据,能在小样本的情况下提高验证结论的置信度,降低评估风险。     

基于未知输入滤波器的过驱动系统故障诊断方法

过驱动系统由于执行器间的冗余性导致故障往往具有严重的耦合性,从而给故障的分离带来很大困难。针对过驱动系统的执行器乘性故障,提出了一种基于未知输入滤波器的故障诊断方法。首先,提出了一种新的未知输入滤波器结构,设计方便。然后,将指定执行器的故障看作未知输入,通过一组结构化残差来实现故障分离,并在此基础上,提出了一种故障估计方法。最后,通过ADMIRE飞行器的近似线性化模型仿真验证了所提方法的有效性。     

基于修正高维云的故障映射模型

故障预测需要完成从状态空间到趋势空间再到故障空间的两个映射过程。为使后一个映射结果更为准确,在借鉴多元正态分布理论的基础上,提出了一种基于修正高维云的故障映射模型。采用能够描述论域相关程度的协熵和协超熵来代替原来的熵和超熵,从而更好地解决了多论域之间的相关性问题。利用修正高维云发生器组成的多规则推理系统建立故障映射模型,将趋势预测数据准确映射到故障空间,得到最终故障预测结果。为验证方法的有效性,针对飞机操纵面损伤故障进行了仿真和分析,仿真结果充分表明所提出的模型具有较高的映射精度和效率。