一種功能故障有向圖進行故障診斷的方法技術

本發明專利技術提出一種功能故障有向圖進行故障診斷的方法，可應用于航空器有些系統（如飛機氣路的氣源系統、防冰系統、空調系統）故障診斷領域。該方法首先進行對診斷對象系統分解確定組件關系建立系統結構模型，根據組件功能確定其對應的輸入輸出，然后確定組件故障模式，分析故障傳播路徑及影響關系，設置傳感器測點與測試信息，監測參數變化預示潛在故障，形成FF-SDG模型，最后基于FF-SDG模型的分層策略推理方法搜索潛在故障源，進行故障診斷。本發明專利技術方法能夠對有些故障無法預知，領域專家獲取知識困難時的航空器系統快速有效找到系統故障源，發現故障原因，彌補基于手冊和基于案例的故障診斷技術的不足。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于航空器等故障診斷分析
，為該領域有些故障無法預知、領域專家獲取知識困難時的復雜性系統提供了一套故障分析、建模和診斷的方法。
技術介紹
航空器有些系統(如飛機氣路的氣源系統、防冰系統、空調系統)故障具有多發性、重復性、復雜性，需要方便、快速、有效的故障診斷方法。目前，基于手冊和基于案例只能診斷可預知的或建立了詳細特征分析的故障模式。但在航空器運行早期，對新出現的故障缺乏案例，并且由于航空器系統的復雜性，有些故障無法預知，領域專家獲取知識困難時，基于手冊和基于案例法難以快速有效診斷。基于定性數學模型的故障識別和診斷方法中，圖論方法是最有實用價值的一種，·其中符號定向圖(SDG, Signed Directed Graph)方法前景十分看好。近10年來，美國普渡大學以Venkatasubramanian等人對SDG方法的完善和工業化應用做出了顯著成績。他們開發的實時故障診斷系統Dkit，是在實時專家系統G2環境中運行的，并采用了多種故障診斷方法。應用SDG進行故障診斷的研究取得了一定成果，但應用SDG建模和定量化需要進一步研究，定量化是提高故障分辨率的必由之路，也是與傳統的診斷方法的結合點，可以彌補定性方法的不足，推理方法是SDG方法投入實際應用的核心問題，提高推理算法的效率需要探討新的改進方法。另外，傳統SDG模型只體現過程變量間的因果關系，缺少系統結構組成描述，不能清楚地反映部件間的連接關系及故障傳播層次，在大規模系統診斷推理中難以系統故障定位、確定故障診斷范圍。針對航空器系統故障的特點，本專利技術以航空器系統故障診斷為研究目標，提出了一種功能故障有向圖(FF-SDG)對航空器系統分析、建模和診斷推理的故障診斷方法。
技術實現思路
本專利技術的目的，就在于克服上述航空器有些系統(如飛機氣路的氣源系統、防冰系統、空調系統)故障診斷方法的缺點與不足，提供一種新的FF-SDG分析、建模和診斷方法，實現對此類系統新出現的故障進行有效診斷，以彌補基于手冊和基于案例的故障診斷技術的不足。FF-SDG模型表達及其診斷采取分而治之的策略，將被診斷對象分成若干組成單元，建立結構模型，并在結構模型上加入系統(單元)功能的性能特征及依賴關系(依賴關系包括故障與故障的因果傳播依賴關系，故障與測試的依賴關系)，這可反映部件間的連接關系及故障傳播層次，改進了傳統SDG模型的不足。該方法能夠減少故障檢測和隔離時間，快速有效找到系統故障源并發現故障原因，提高維修性。本專利技術的具體實現步驟如下第一步系統分解與結構模型；①將系統進行層次和組件劃分；②確定組件關系建立系統結構模型；③形成系統結構模型數據表。第二步建立功能模型；①確定組件的功能；②確定組件正確實現這些功能所對應的輸入輸出狀態(能量流、材料流和數據流)；③定義狀態變量及其各組件狀態變量間的關系；④形成功能及變量關系表。第三步確定組件故障模式； ①確定組件的功能故障模式，主要依據FMEA報告；②分為端點故障模式和底層故障模式兩類；③端點故障往往是功能失效現象，底層故障往往是更下一層的故障；④組件的絕大多數功能故障模式是底層故障。第四步分析故障傳播路徑及影響關系；①每一個功能故障模式產生一個特定的影響或影響集，它沿著相關的路徑傳播到狀態相關的組件，也可以是組件內下層故障模式的影響結果；②故障影響關系是狀態關系的子集，有定性的正影響和負影響，也可通過網絡權重、狀態方程、貝葉斯估計、物理模型等方法建立定量的影響關系；③模型是結構化的模型，具有基礎性、兼容性和擴展性，FMEA的路徑在此被規范化和參數化，FTA是它的子集，用于排故的診斷(二叉)樹由此導出。第五步傳感器測點與測試信息；①描述所有傳感器的位置，在模型中也用節點來表示；②確定傳感器的測試信息和可測故障模式、監測參數及關聯的狀態變量；③一個測試點可以監測多個參數；④本步是測試性分析設計起點，可確定系統和SDG模型的故障檢測與隔離能力。第六步故障生長與消除時間。①監測參數變化預示潛在故障，潛在故障發生到可觀察的功能故障之間的時間，是組件故障發展時間；②組件之間的故障傳播時間是系統故障發展時間；③確定故障源所需要的時間是故障檢測與隔離時間；④更換系統中的故障組件使系統恢復到正常狀態是故障修復時間；⑤本步是系統故障預測與健康管理的起點，也決定故障修復時間和維修級別安排。通過以上6個步驟，構建完成了一個層次FF-SDG模型。FF-SDG表示為G = (Γ，/,,/.，/>. Ψ) , G為有向圖，由6部分組成a.組件集合C= {Cl，c2，... cn}，其中η表示模塊個數，C表示有限模塊集，模塊是指組成系統的實體對象，是一個具有輸入和輸出接口的獨立體。b.節點集合V=Vs U Vf= Iv1, V2，…vm}。其中Vs表示系統狀態變量節點集合，Vf表示故障節點集合，m表示節點個數。每個節點對象具有3種約束Vb，Vp, V。。Vb (Vi)為節點類型，規定了節點Vi對象的類型(i=l，2，-,m) ；VP (Vi)描述Vi的狀態發生偏差的先驗概率；V。(Vi)是節點隸屬函數即模塊和狀態節點關系。隸屬“關系對” 1+:C — V(模塊的輸入節點)1_: C — V (模塊的輸出節點)該“關系對”分別表示每一個模塊的輸入節點和輸出節點c. 1'表示可用測試集了=(1'1)，1',，1\，1 ，1'1)。測試集中每個測點有五個附加屬性(TD, Tn, Tt, Tm，T1)，測試點的物理位置TD、測試的名稱TN、測試的類型Ττ、測試的操作手段ΤΜ、測試的輔助信息T1 (包括視頻、音頻、圖片信息)。d.有向邊集合E=(VsXVs) U (VsXVf),其中VsXVs表示狀態變量間的關聯關系、VsXVf表不狀態變量與故障間的關聯關系。 影響“關系對” r' :Δ'^Γ (支路的起始節點)d- ' E — V {支路的終止節點)該“關系對”分別表示每一個支路的起始節點和終止節點；e.函數}#(4)(4￡幻稱為ek支路的符號。用“ + ”表示正作用(增強)和表示反作用(減弱)。f.符號有向圖G的樣本是指所有節點當前符號的集合，節點符號是一個函數Ψ v- {+，0，_，？)，Ψ (vk) (vk e V)稱為節點 Vk 的符號。即 O \Χ-1\<ε + Jr-Τ>ε 若&€' Ψ⑷= - -Χ-Χ>εX未測量式中Χ為節點Vk對應變量的測試值為節點Vk對應變量的期望值；ε為節點Vk處于正常狀態的閾值。第七步基于FF-SDG模型的系統故障診斷I診斷推理策略基于FF-SDG模型的故障診斷運用的是圖搜索的推理方法。建立FF-SDG模型后，從報警節點向可能的所有原因節點反向搜索可能的且獨立的相容通路，結合當前監測的狀態值，可以找到故障源。但在實際工作過程中，許多狀態不能測量或不能在線測量，易出現未測節點的情況，使得原相容性故障傳播通道失效，本專利技術結合有向圖(DG)的可達性理論，提出含未測節點的FF-SDG模型故障診斷方法。具體推理步驟(I)形成已測節點和報警節點集合，確定診斷圖層假設VO是模型所含所有節點集合，用T= Iv I Φ (V) e {+，0，-)，v e V0)表示已測節點集合。報警節點包括診斷本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種功能故障有向圖進行故障診斷的方法，其特征在于包括系統的FF?SDG建模、基于FF?SDG模型的系統故障診斷，具體包括以下步驟；第一步、系統分解與結構模型：將系統進行層次和組件劃分，確定組件關系建立系統結構模型，形成系統結構模型數據表；第二步、建立功能模型：確定組件的功能和正確實現這些功能所對應的輸入輸出狀態，定義狀態變量及其各組件狀態變量間的關系然后形成功能及變量關系表；第三步、確定組件故障模式：主要依據FMEA報告確定組件的功能故障模式，分為端點故障模式和底層故障模式兩類；第四步、分析故障傳播路徑及故障影響關系；第五步、傳感器測點與測試信息：描述所有傳感器的位置，在模型中用節點來表示，確定傳感器的測試信息和可測故障模式、監測參數及關聯的狀態變量；第六步、故障生長與消除時間：監測參數變化預示潛在故障，潛在故障發生到可觀察的功能故障之間的時間，是組件故障發展時間，組件之間的故障傳播時間是系統故障發展時間，確定故障源所需要的時間是故障檢測與隔離時間，更換系統中的故障組件使系統恢復到正常狀態是故障修復時間；第七步、基于FF?SDG模型的系統故障診斷方法：運用圖搜索的推理方法，形成已測節點和報警節點集合，確定診斷圖層，構造報警節點的最大強連通單元，搜索潛在的故障源。...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：左洪福，劉鵬鵬，梁坤，周虹，
申請(專利權)人：南京航空航天大學，
類型：發明
國別省市：