CN113269332A - 一种装备的故障隔离和定位方法 - Google Patents

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CN113269332A CN202110517401.4A CN202110517401A CN113269332A CN 113269332 A CN113269332 A CN 113269332A CN 202110517401 A CN202110517401 A CN 202110517401A CN 113269332 A CN113269332 A CN 113269332A
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李兴旺
肖红玉
汪慧云
章程
郎国伟
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Abstract

本发明公开了一种装备的故障隔离和定位方法，根据装备中各设备间的功能关联关系梳理出各设备间的关联故障模式以及关联故障模式的影响关系；建立各设备与关联故障模式间的相关性模型，并基于相关性模型构建推理机制；为相关性模型中每个关联故障模式建立故障模式识别方程；通过故障模式识别方程识别出装备在运行中设备发生的故障模式，将识别出的关联故障模式和相关性模型作为推理机制的输入，推理机制定位出发生故障的源设备，从而对故障进行隔离。本发明有效解决了设备交联故障的隔离定位难题，既能满足大型装备多系统的故障隔离和定位，也可应用于单个产品内部模块间的故障隔离和定位。

Description

一种装备的故障隔离和定位方法
技术领域
本发明属于装备维修领域，具体涉及一种装备的故障隔离和定位的方法。
背景技术
装备是由多个设备组成，各设备之间的交联关系复杂，当某个设备出现故障后会产生很多关联故障，造成难以对故障进行分析、隔离和定位，导致故障诊断工时和平均修复时间过长，进而影响到装备的使用和任务执行能力，因此提高故障隔离和故障定位能力非常迫切。
目前，装备多采用基于自检测(BIT)的方式对各个设备的状态进行监测，并将监测结果输出。但每个设备只能对自身状态判断，而难以对彼此间的影响进行有效的判断和隔离，无法准确定位故障源，往往出现由于同一故障导致功能传递路径上的多个设备同时报故，造成虚警率高，同时也为维修人员维修时确定故障源和排除非故障设备带来了困难。因此需要一个方法能对复杂系统内多设备故障信息综合处理，重点解决设备间交联故障的隔离和定位的问题。
发明内容
本发明的发明目的在于提供一种装备的故障隔离和定位方法，用于提高装备的故障隔离和定位能力，提高装备维修性。
本发明的发明目的通过以下技术方案实现：
一种装备的故障隔离和定位方法，包含以下步骤：
步骤一、根据装备中各设备间的功能关联关系梳理出各设备间的关联故障模式以及关联故障模式的影响关系；
步骤二、根据各设备的关联故障模式和关联故障模式的影响关系建立各设备与关联故障模式间的相关性模型，并基于相关性模型构建推理机制；
步骤三、为相关性模型中每个关联故障模式建立故障模式识别方程；
步骤四、通过故障模式识别方程识别出装备在运行中设备发生的故障模式，将识别出的关联故障模式和相关性模型作为推理机制的输入，推理机制定位出发生故障的源设备，从而对故障进行隔离。
本发明的有益效果在于：
(1)与现有BIT等技术相比，有效解决了设备交联故障的隔离定位难题。
(2)采用基于相关性模型的推理机制，推理效率高，能够快速实现故障诊断。
(3)本发明适应范围广，既能满足大型装备多设备的故障隔离和定位，也可应用于单个产品内部模块间的故障隔离和定位。
附图说明
图1是一种装备的故障隔离和定位方法的流程示意图
图2是设备间关联故障模式的影响关系图。
图3是各设备与关联故障模式间的相关性模型示意图。
图4是故障模式识别方程的示意图。
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。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例所示的一种装备的故障隔离和定位方法，参见图1所示，包含以下步骤。
步骤一、对装备中各设备的故障模式进行分析，梳理出各设备的独立故障模式，并根据各设备间的功能关联关系梳理出各设备间的关联故障模式以及关联故障模式的影响关系。
独立故障指设备自身产生故障，只对自身的功能和性能影响，不受外部设备影响，也不影响其他设备的故障，此类直接监测，不进行推理。关联故障模式指设备间因功能关联关系影响而表现出的故障。作为举例说明，设备间关联故障模式的影响关系如图2所示，其中E1、E2、E3、E4、E5为装备中交联的各设备，FM01、FM02、FM03、FM04、FM05为设备上的关联故障模式，设备间的连线表示设备间的功能关联关系。设备E1如果发生关联故障模式FM01则直接导致设备E2、E3故障，间接导致E4、E5故障，对应的关联故障模式FM02、FM03、FM04、FM05发生；如果设备E2发生故障模式FM02则直接导致设备E4故障，对应的故障模式FM04发生，依次类推。
步骤二、根据各设备的关联故障模式和关联故障模式的影响关系建立各设备与关联故障模式间的相关性模型，并基于相关性模型构建推理机制。
相关性模型中包含装备中所有需要故障诊断的设备与关联故障模式间的相关性信息和关联故障模式间的影响关系。建立的相关性模型如图3所示。
步骤三、为相关性模型中每个关联故障模式建立故障模式识别方程。
故障模式识别方程作为每个关联故障模式的唯一识别标志，保证每个关联故障模式被准确检测并识别出来。故障模式识别方程如图4所示，可以是对一个参数的定量判断，也可以是一组参数的逻辑运算。如果该关联故障模式可直接检测，如设备的BIT信息，则采用对直接检测的数据结果进行定量判断来构建故障模式识别方程；如果该关联故障模式无法直接测量，则可以使用例如设备受该关系故障模式影响的功能、性能参数、工作状态信息、和影响设备工作的环境等参数的逻辑运算来构建故障模式识别方程。
步骤四、通过故障模式识别方程识别出装备在运行中设备发生的故障模式，将识别出的关联故障模式和相关性模型作为推理机制的输入，推理机制定位出发生故障的源设备，从而对故障进行隔离。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种装备的故障隔离和定位方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤一、根据装备中各设备间的功能关联关系梳理出各设备间的关联故障模式以及关联故障模式的影响关系；
步骤二、根据各设备的关联故障模式和关联故障模式的影响关系建立各设备与关联故障模式间的相关性模型，并基于相关性模型构建推理机制；
步骤三、为相关性模型中每个关联故障模式建立故障模式识别方程；
步骤四、通过故障模式识别方程识别出装备在运行中设备发生的故障模式，将识别出的关联故障模式和相关性模型作为推理机制的输入，推理机制定位出发生故障的源设备，从而对故障进行隔离。
2.根据权利要求1所述的一种装备的故障隔离和定位方法，其特征在于相关性模型中包含装备中所有需要故障诊断的设备与关联故障模式间的相关性信息和关联故障模式间的影响关系。
3.根据权利要求1所述的一种装备的故障隔离和定位方法，其特征在于如果关联故障模式能够直接检测，则采用对直接检测的数据结果进行定量判断来构建故障模式识别方程；如果关联故障模式无法直接测量，则使用一组参数的逻辑运算来构建故障模式识别方程。
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Citations (4)

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