[发明专利]一种功能故障有向图进行故障诊断的方法

说明书

技术领域

本发明属于航空器等故障诊断分析技术领域，为该领域有些故障无法预知、领域专家获取知识困难时的复杂性系统提供了一套故障分析、建模和诊断的方法。

背景技术

航空器有些系统（如飞机气路的气源系统、防冰系统、空调系统）故障具有多发性、重复性、复杂性，需要方便、快速、有效的故障诊断方法。目前，基于手册和基于案例只能诊断可预知的或建立了详细特征分析的故障模式。但在航空器运行早期，对新出现的故障缺乏案例，并且由于航空器系统的复杂性，有些故障无法预知，领域专家获取知识困难时，基于手册和基于案例法难以快速有效诊断。

基于定性数学模型的故障识别和诊断方法中，图论方法是最有实用价值的一种，其中符号定向图(SDG,Signed Directed Graph)方法前景十分看好。

近10年来，美国普渡大学以Venkatasubramanian等人对SDG方法的完善和工业化应用做出了显著成绩。他们开发的实时故障诊断系统Dkit，是在实时专家系统G2环境中运行的，并采用了多种故障诊断方法。

应用SDG进行故障诊断的研究取得了一定成果，但应用SDG建模和定量化需要进一步研究，定量化是提高故障分辨率的必由之路，也是与传统的诊断方法的结合点，可以弥补定性方法的不足，推理方法是SDG方法投入实际应用的核心问题，提高推理算法的效率需要探讨新的改进方法。另外，传统SDG模型只体现过程变量间的因果关系，缺少系统结构组成描述，不能清楚地反映部件间的连接关系及故障传播层次，在大规模系统诊断推理中难以系统故障定位、确定故障诊断范围。针对航空器系统故障的特点，本发明以航空器系统故障诊断为研究目标，提出了一种功能故障有向图（FF-SDG）对航空器系统分析、建模和诊断推理的故障诊断方法。

发明内容

本发明的目的，就在于克服上述航空器有些系统（如飞机气路的气源系统、防冰系统、空调系统）故障诊断方法的缺点与不足，提供一种新的FF-SDG分析、建模和诊断方法，实现对此类系统新出现的故障进行有效诊断，以弥补基于手册和基于案例的故障诊断技术的不足。FF-SDG模型表达及其诊断采取分而治之的策略，将被诊断对象分成若干组成单元，建立结构模型，并在结构模型上加入系统（单元）功能的性能特征及依赖关系（依赖关系包括故障与故障的因果传播依赖关系，故障与测试的依赖关系），这可反映部件间的连接关系及故障传播层次，改进了传统SDG模型的不足。该方法能够减少故障检测和隔离时间，快速有效找到系统故障源并发现故障原因，提高维修性。

本发明的具体实现步骤如下：

第一步：系统分解与结构模型；

①将系统进行层次和组件划分；

②确定组件关系建立系统结构模型；

③形成系统结构模型数据表。

第二步：建立功能模型；

①确定组件的功能；

②确定组件正确实现这些功能所对应的输入输出状态（能量流、材料流和数据流）；

③定义状态变量及其各组件状态变量间的关系；

④形成功能及变量关系表。

第三步：确定组件故障模式；

①确定组件的功能故障模式，主要依据FMEA报告；

②分为端点故障模式和底层故障模式两类；

③端点故障往往是功能失效现象，底层故障往往是更下一层的故障；

④组件的绝大多数功能故障模式是底层故障。

第四步：分析故障传播路径及影响关系；

①每一个功能故障模式产生一个特定的影响或影响集，它沿着相关的路径传播到状态相关的组件，也可以是组件内下层故障模式的影响结果；

②故障影响关系是状态关系的子集，有定性的正影响和负影响，也可通过网络权重、状态方程、贝叶斯估计、物理模型等方法建立定量的影响关系；

③模型是结构化的模型，具有基础性、兼容性和扩展性，FMEA的路径在此被规范化和参数化，FTA是它的子集，用于排故的诊断（二叉）树由此导出。

第五步：传感器测点与测试信息；

①描述所有传感器的位置，在模型中也用节点来表示；

②确定传感器的测试信息和可测故障模式、监测参数及关联的状态变量；

③一个测试点可以监测多个参数；

④本步是测试性分析设计起点，可确定系统和SDG模型的故障检测与隔离能力。

第六步：故障生长与消除时间。

①监测参数变化预示潜在故障，潜在故障发生到可观察的功能故障之间的时间，是组件故障发展时间；

②组件之间的故障传播时间是系统故障发展时间；