CN110554682A - 基于故障关联分析的故障检测推理机 - Google Patents

基于故障关联分析的故障检测推理机 Download PDF

Info

Publication number
CN110554682A
CN110554682A CN201910753495.8A CN201910753495A CN110554682A CN 110554682 A CN110554682 A CN 110554682A CN 201910753495 A CN201910753495 A CN 201910753495A CN 110554682 A CN110554682 A CN 110554682A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fault
equipment
detection
mode
analysis model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910753495.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110554682B (zh
Inventor
章程
付海燕
李兴旺
徐丽清
高明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
AVIC Shanghai Aeronautical Measurement Controlling Research Institute
Original Assignee
AVIC Shanghai Aeronautical Measurement Controlling Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by AVIC Shanghai Aeronautical Measurement Controlling Research Institute filed Critical AVIC Shanghai Aeronautical Measurement Controlling Research Institute
Priority to CN201910753495.8A priority Critical patent/CN110554682B/zh
Publication of CN110554682A publication Critical patent/CN110554682A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110554682B publication Critical patent/CN110554682B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0262Confirmation of fault detection, e.g. extra checks to confirm that a failure has indeed occurred
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/20Pc systems
    • G05B2219/24Pc safety
    • G05B2219/24065Real time diagnostics

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于故障关联分析的故障检测推理机,推理步骤为:步骤一、分析系统或设备的故障模式和各故障模式对应的检测时机、检测手段和检测参数,建立系统或设备的故障模式与故障检测分析模型;步骤二、分析每一个故障模式的发生对交联系统或设备的影响,建立故障关联影响分析模型;步骤三、将建立的系统或设备的故障模式与故障检测分析模型和故障关联影响分析模型结合起来,建立故障检测推理机。本发明在已有的分析模型基础上增加交联系统或设备的故障关联影响分析模型,提高了故障诊断的准确性,进一步优化故障隔离水平。

Description

基于故障关联分析的故障检测推理机
技术领域
本发明属于预测与健康管理(PHM)领域,具体涉及一种基于故障关联分析的故障检测推理机的实现方法。
背景技术
随着飞机系统和设备性能的提高以及复杂性的增加,信息技术等高新技术的飞速发展,测试性工程也经历了从简单外部测试,到机内测试(BIT),再到综合诊断技术,以及预测和健康管理(PHM)系统技术的发展历程。测试性工程的发展与实践,无疑对系统和设备的性能监测和故障诊断能力有了较大程度的提高,对于作战装备的战备完好性、任务成功性和安全性,减少维修人力和其他保障资源,降低寿命周期费用,有着深远的影响。但在测试性工程发展的同时,也暴露出不同系统的测试性水平参差不齐,故障虚警、虚报,故障不能复现,不具备在线故障监测和全状态等功能局限。如何更好的提高故障诊断的准确性和有效性,是需要深入探究的问题。
发明内容
本发明的发明目的在于设计一种基于故障关联分析的故障检测推理机,在系统和设备现有的故障模式与故障检测分析模型的基础上,通过增加故障传递的关联影响分析模型,提高故障诊断的准确性,进一步提高故障隔离水平。
本发明的发明目的通过以下技术方案实现:
一种基于故障关联分析的故障检测推理机,推理步骤为:
步骤一、分析系统或设备的故障模式和各故障模式对应的检测时机、检测手段和检测参数,建立系统或设备的故障模式与故障检测分析模型;
步骤二、分析每一个故障模式的发生对交联系统或设备的影响,建立故障关联影响分析模型;
步骤三、将建立的系统或设备的故障模式与故障检测分析模型和故障关联影响分析模型结合起来,建立故障检测推理机。
优选地,步骤一中对系统或设备的故障模式进行分析,首先需求明确分析对象并确定最低约定层次,从最低约定层次的输出功能开展分析,重点分析其外场发生频次高的、对自身或上一级系统影响大的故障模式。
优选地,步骤二中通过遍历被分析对象的输出端口,分析每一个故障模式的发生对交联系统或设备的影响。
本发明与现有技术相比,其显著优点在于:
(1)本发明将系统或设备的故障模式影响分析(FMEA),加入到故障诊断的设计中,传统的FMEA分析侧重于故障模式的发生对自身/上一级/最终影响,而对交联的系统或设备的影响分析较弱;本发明着重考虑同一层级的交联系统或设备的故障关联影响分析,本发明是将可靠性工程的思想与测试性设计相结合,用可靠性设计的结果增强了测试性工作的可信性;
(2)本发明主要通过分析故障传递路径和故障关联影响,对于系统或设备的故障发生不仅仅局限其自身内部的故障原因,而是将交联系统或设备对其的故障影响分析也纳入到推理机的设计中,提高了故障诊断的检测率,增强了诊断结果的准确性。
附图说明
图1是实施例中基于故障关联分析的故障检测推理机的推理过程示意图。
图2是实施例中系统或设备故障模式和故障检测示意模型。
图3是实施例中加入故障关联分析的故障检测推理机所需数据表。
图4是实施例中以液压系统为例的故障模式与测试点设计结构图。
图5是实施例中以液压系统为例的基于测试性设计的故障检测推理逻辑示意图。
图6是实施例中以液压系统为例的基于故障关联分析的故障检测推理逻辑示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示,本实施例所示的一种基于故障关联分析的故障检测推理机,推理步骤为:
步骤一:建立系统或设备的故障模式与故障检测分析模型
对系统或设备的故障模式进行分析,首先需要明确分析对象并确定最低约定层次,例如设备级或LRU或者更低,从最低约定层次的输出功能开展分析,重点分析其外场发生频次高的、对自身或上一级系统影响大的故障模式。分析每个故障模式的可检测时机(内场/外场)、可检测手段(机内测试BIT/自动测试设备ATE/人工测试等)和检测的参数(原始信号)。模型建立示意图如图2所示。
步骤二:建立故障关联分析模型
在步骤一的基础上,分析每一个故障模式的发生对交联系统或设备的影响,遍历被分析对象的输出端口找出所有与被分析对象有交联的系统或设备,建立故障关联分析的数据表如图3所示。
步骤三:结合步骤一和步骤二得到的分析结果,建立故障检测推理机
将步骤一所建立的系统或设备的故障模式与故障检测分析模型和步骤二所建立的故障关联分析模型结合起来,建立故障检测推理机。
运用综合诊断的推理逻辑,对于可以检测到多个故障模式的测试点,该测试点报故则说明多个故障模式中存在某一个或某几个故障模式发生;该测试点不报故则说明可检测到的所有故障模式均未发生。运用该推理逻辑对交联系统间的故障诊断结果进行分析,检测出“怀疑发生的故障”、“未发生的故障”和“已发生的故障”。
以液压系统为例对比说明仅基于测试性的诊断结果和本发明提出的基于故障关联分析的推理结果。系统故障模式与测试性设计如图4所示。其中,液压泵、伺服作动器、操纵作动器和起落架都各自设计有测试点。
基于测试性设计得到的推理逻辑如图5所示。将推理逻辑用D矩阵的形式表示,可以检测则为“1”,不可检测则为“0”,则将该推理逻辑表示为:
再对该系统进行故障关联分析,得到下列推理规则:
1)“液压泵无压力输出”会导致“伺服作动器失效”和“操纵作动器失效”;
2)“液压泵无流量输出”会导致“伺服作动器失效”和“操纵作动器失效”;
3)“液压泵输出压力偏小”会导致“伺服作动器失效”和“操纵作动器失效”;
4)“液压泵输出流量偏小”会导致“伺服作动器失效”和“操纵作动器失效”;
5)“操纵作动器失效”会导致“起落架无法放下”。
将上述推理规则加入到推理机设计中,得到的推理逻辑如图6所示,将其用D矩阵表示为
假设四个测试点均报故,在基于传统的测试性设计得到的故障检测结果为:以下故障模式均发生:
1)液压泵无压力输出;2)液压泵无流量输出;3)液压泵输出压力偏小;4)液压泵输出流量偏小;5)伺服作动器失效;6)操纵作动器失效;7)起落架无法放下;8)起落架放下不到位。
基于故障关联分析得到的故障检测结果为:
发生的故障模式:1)液压泵无压力输出;2)液压泵无流量输出;3)液压泵输出压力偏小;4)液压泵输出流量偏小;5)伺服作动器失效;
怀疑发生的故障模式:1)操纵作动器失效;2)起落架无法放下;3)起落架放下不到位。
分析上述结果的差异,增加了故障关联分析后,考虑了前一级的故障模式导致后一级故障模式发生的可能,因此不能仅仅通过后一级测试点的报故来判断后一级故障模式的发生,而是需要经过测试点交叉判断来综合诊断。通过基于故障关联分析的故障检测推理机设计,可以使得诊断结果更加准确合理。
本发明所述的一种基于故障关联分析的故障检测推理机设计,通过将系统或设备的故障关联分析与传统的测试性设计相结合,提高了故障诊断的准确性,进一步优化了故障隔离水平。

Claims (3)

1.一种基于故障关联分析的故障检测推理机,其特征在于推理步骤为:
步骤一、分析系统或设备的故障模式和各故障模式对应的检测时机、检测手段和检测参数,建立系统或设备的故障模式与故障检测分析模型;
步骤二、分析每一个故障模式的发生对交联系统或设备的影响,建立故障关联影响分析模型;
步骤三、将建立的系统或设备的故障模式与故障检测分析模型和故障关联影响分析模型结合起来,建立故障检测推理机。
2.根据权利要求1所述的一种基于故障关联分析的故障检测方法,其特征在于所述步骤一中对系统或设备的故障模式进行分析,首先需求明确分析对象并确定最低约定层次,从最低约定层次的输出功能开展分析,重点分析其外场发生频次高的、对自身或上一级系统影响大的故障模式。
3.根据权利要求1所述的一种基于故障关联分析的故障检测方法,其特征在于所述步骤二中通过遍历被分析对象的输出端口,分析每一个故障模式的发生对交联系统或设备的影响。
CN201910753495.8A 2019-08-15 2019-08-15 基于故障关联分析的故障检测推理方法 Active CN110554682B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910753495.8A CN110554682B (zh) 2019-08-15 2019-08-15 基于故障关联分析的故障检测推理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910753495.8A CN110554682B (zh) 2019-08-15 2019-08-15 基于故障关联分析的故障检测推理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110554682A true CN110554682A (zh) 2019-12-10
CN110554682B CN110554682B (zh) 2022-12-13

Family

ID=68737487

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910753495.8A Active CN110554682B (zh) 2019-08-15 2019-08-15 基于故障关联分析的故障检测推理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110554682B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110989561A (zh) * 2019-12-26 2020-04-10 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种构建故障传播模型的方法及故障传播路径确定方法
CN112711851A (zh) * 2020-12-29 2021-04-27 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种故障诊断需求数据模型构建方法
CN113269332A (zh) * 2021-05-12 2021-08-17 中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所 一种装备的故障隔离和定位方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1160271A (en) * 1965-07-28 1969-08-06 Sperry Rand Ltd Testing the Response of Servo Systems
CN101196743A (zh) * 2007-12-26 2008-06-11 西安交通大学 基于因果网络模型的机电系统安全分析装置及方法
EP2458467A1 (en) * 2010-11-26 2012-05-30 ABB Research Ltd. Method and system for monitoring an industrial system
CN103019227A (zh) * 2012-11-30 2013-04-03 北京控制工程研究所 一种基于故障要素描述的卫星控制系统故障识别方法
CN103870659A (zh) * 2014-03-28 2014-06-18 吉林大学 一种数控机床故障分析方法
CN104750091A (zh) * 2013-12-31 2015-07-01 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种基于语音交互的故障诊断系统
CN107204662A (zh) * 2017-05-12 2017-09-26 清华大学 面向配电系统的故障检测方法及装置
CA2965340A1 (en) * 2016-05-11 2017-11-11 Mahmoud Ismail An enhanced system and method for conducting pca analysis on data signals
CN108170566A (zh) * 2017-12-18 2018-06-15 新疆金风科技股份有限公司 产品故障信息处理方法、系统、设备和协同工作平台

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1160271A (en) * 1965-07-28 1969-08-06 Sperry Rand Ltd Testing the Response of Servo Systems
CN101196743A (zh) * 2007-12-26 2008-06-11 西安交通大学 基于因果网络模型的机电系统安全分析装置及方法
EP2458467A1 (en) * 2010-11-26 2012-05-30 ABB Research Ltd. Method and system for monitoring an industrial system
CN103019227A (zh) * 2012-11-30 2013-04-03 北京控制工程研究所 一种基于故障要素描述的卫星控制系统故障识别方法
CN104750091A (zh) * 2013-12-31 2015-07-01 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种基于语音交互的故障诊断系统
CN103870659A (zh) * 2014-03-28 2014-06-18 吉林大学 一种数控机床故障分析方法
CA2965340A1 (en) * 2016-05-11 2017-11-11 Mahmoud Ismail An enhanced system and method for conducting pca analysis on data signals
CN107204662A (zh) * 2017-05-12 2017-09-26 清华大学 面向配电系统的故障检测方法及装置
CN108170566A (zh) * 2017-12-18 2018-06-15 新疆金风科技股份有限公司 产品故障信息处理方法、系统、设备和协同工作平台

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
井雅洁: "直升机全动平尾控制系统故障模式、影响及危害性分析", 《机械研究与应用》 *
孙有朝等: "一种轻型飞机全动平尾操纵系统的故障模式及影响分析", 《机械传动》 *
孙萍等: "飞航装备测试性设计分析及故障诊断实施策略工程应用研究", 《计算机测量与控制》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110989561A (zh) * 2019-12-26 2020-04-10 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种构建故障传播模型的方法及故障传播路径确定方法
CN112711851A (zh) * 2020-12-29 2021-04-27 中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所 一种故障诊断需求数据模型构建方法
CN113269332A (zh) * 2021-05-12 2021-08-17 中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所 一种装备的故障隔离和定位方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110554682B (zh) 2022-12-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110554682B (zh) 基于故障关联分析的故障检测推理方法
CN111209131B (zh) 一种基于机器学习确定异构系统的故障的方法和系统
CN108334907B (zh) 一种基于深度学习的复杂装备点异常检测方法及系统
CN109489977B (zh) 基于KNN-AdaBoost的轴承故障诊断方法
CN105930963B (zh) 一种机电系统装备健康评估方法
CN100470416C (zh) 一种电厂热工设备智能状态诊断分析系统
CN110766277A (zh) 用于核工业现场的健康评估及诊断系统和移动终端
CN113343528B (zh) 跨点频响与动态响应特征融合的轴系疲劳损伤预测方法
CN105574328B (zh) 一种机载诊断模型的集成方法
CN109710983A (zh) 一种基于关键性能指标的柴油机气缸分层故障诊断方法
CN109991956B (zh) 一种液体火箭发动机稳态故障预测方法
CN110672312A (zh) 一种基于bp神经网络的预测螺栓残余夹紧力的方法
CN104266841A (zh) 柴油机的故障诊断装置和诊断方法
CN111598467A (zh) 一种对集输联合站以及关键设备的可靠性评价方法及系统
CN112632845B (zh) 基于数据的小型反应堆在线故障诊断方法、介质及设备
CN107977679B (zh) 基于频响函数和运行响应特征诊断复杂装置早期故障的方法
CN114688926A (zh) 一种运载火箭健康检测验证评估系统和方法
CN114519382A (zh) 一种核动力装置关键运行参数提取与异常监测方法
CN106909136A (zh) 一种基于指数正则化零空间线性鉴别分析的故障诊断方法
CN114572361B (zh) 船舶智能机舱运维系统验证平台
CN116628544A (zh) 基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法
CN110825070A (zh) 一种用于飞机机电系统的级联故障诊断方法
CN110991673B (zh) 用于复杂系统的故障隔离和定位方法
CN113887056B (zh) 基于故障树分析法掘进机主驱动系统故障诊断方法、系统
CN115270875A (zh) 一种基于深度学习的隔膜泵运行状态监测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant