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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明公开了一种基于时序约束动态不确定因果图的间歇性故障诊断方法，首先构建航空电子设备的时序约束动态不确定因果图模型，即故障传播模型；然后基于构建的故障传播模型和观测证据进行间歇性故障诊断推理。本发明方法能够根据观测告警信息及时推测故障根因并报告可能的故障位置，便于维护决策人员制定高效维修计划，节约维修时间，节省维修资源，提高设备的安全性、可靠性、可用性。

主权项：1.一种基于时序约束动态不确定因果图的间歇性故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建航空电子设备的时序约束动态不确定因果图模型，即故障传播模型；时序相关信息的定义如下：时间点t：表示故障模式出现的时间故障影响传播到观测节点的时间逻辑时序门激活的时间时间距离：表示两个节点之间的故障传播时间tij＝tSj-tFi，以及某一变量的某一状态的持续时间 表示状态为m的故障模式节点Fi；表示状态为n的观测节点Sj；表示状态为l的逻辑时序门节点Gk；表示状态为k的观测节点Sj；时间区间I：表示两个节点之间故障传播时间的约束区间Iij＝[tij·min，tij.max]，其中，tij·min和tij·max分别表示两节点之间的最小和最大故障传播时间；时间片Tm：将观测区间划分为一系列时间片Tm＝{T1，T2，…}；步骤1-1：节点选取；针对航空电子设备分析其组成部分和结构，进行故障模式与影响分析，选取部分关注的故障模式节点F和观测节点S，确定各节点可取的状态值集合及各状态值代表的实际含义；步骤1-2：获取节点间因果关系；分析设备结构和功能信息，基于故障模式与影响分析的结果，并结合历史故障维修数据和飞机维修及设计专家经验知识获取故障传播关系，即节点间因果关系；步骤1-3：提取模型参数信息；根据飞机维修及设计专家经验知识直接指定模型参数或从历史故障维修数据中学习提取模型参数信息，包括：故障模式节点处于各状态的先验概率、具有直接因果关系的两个变量间的因果关系强度wij、故障传播概率矩阵Pij、故障传播时间区间Iij、具有组合逻辑因果关系的多变量间的逻辑和时序依赖关系；i、j用于标识不同的节点变量；步骤1-4：根据步骤1-3提取的模型参数信息构建航空电子设备的故障传播模型；步骤2：基于构建的故障传播模型和观测证据进行间歇性故障诊断推理；步骤2-1：采集并划分观测证据；采集观测节点的数据信息，提取观测变量异常状态值及状态变化的时间信息，依照观测证据划分准则将观测区间内证据划分到相应时间片内，得到片内证据ETm；Tm表示第m个时间片；所述观测证据划分准则具体包括：按照观测变量状态变化的时间先后顺序对观测证据进行排序，同一时间片内所有变量状态仅变化一次，若有任意变量状态第二次发生变化，将此证据及后续观测证据放入下一时间片进行表示，依此类推，观测证据将被初步划分；原因变量的异常状态发生变化，变化后的异常状态的影响传播到结果变量需要时间，结果变量以其现状态继续向后传播，直到变化后的异常状态的影响传播到结果变量使其状态发生改变；因此，被结果变量现状态影响的变量表示在当前时间片中；前一时间片内处于异常状态的变量，在当前时间片内状态未发生变化，此类变量在两个时间片内进行表示；步骤2-2：基于片内证据生成片内因果图ICGTm，并获得初步故障假设空间；遍历时间片内处于异常状态的变量，对异常状态变量沿传播边回溯，移除不相关的变量和因果关系，得到片内因果图和初步故障假设空间；步骤2-3：执行时间范围和逻辑匹配分析，化简片内因果图；对片内因果图中因果变量执行时间范围和逻辑匹配分析，判断实际观测证据与构建的故障传播模型中故障传播时间约束和故障传播逻辑是否存在矛盾，移除不正确和无关的因果关系，得到简化的片内因果图和故障假设，提高故障诊断的准确性；步骤2-4：对剩余故障假设进行概率推理和计算：对化简后的片内观测证据应用权值逻辑扩展、事件吸收和排除规则，计算时间片内故障假设空间中剩余故障假设的后验概率，按照概率大小对故障假设进行排序，确定该时间片内概率最大的故障根因；步骤2-5：综合分析时间片内的推理结果得到诊断结论；根据观测区间内依时间片顺序推得的概率最大的故障根因，得到故障状态演化过程，得出最终的故障诊断结论。

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百度查询： 西北工业大学 基于时序约束动态不确定因果图的间歇性故障诊断方法