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申请/专利权人：中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心

摘要：本申请提供一种基于智能故障树的故障自动定位方法和装置，属于人工智能领域。包括：基于MBSE模型构建故障树模块；利用系统仿真模型仿真结果修正故障树模块中各个子模块之间的连接关系，得到目标故障树模块；建立系统故障模式库与故障树模块中各个部件级子模块之间的链接关系；根据系统仿真模型统计系统故障状态下的性能测量参数，计算健康度参数阈值；基于故障状态下的性能测量参数计算目标故障树模块中各个部件级子模块的实时健康度值；与健康度参数阈值比较，定位该部件级子模块是否为实时故障模块；基于实时故障模块在系统故障模式库中匹配与之对应的实时元器件级故障模块；以实时故障模块和实时元器件级故障模块作为故障对应故障位置。

主权项：1.一种基于智能故障树的故障自动定位方法，其特征在于，所述方法包括：建立MBSE模型，并基于所述MBSE模型构建故障树模块，所述故障树模块最小单元为部件级；利用系统仿真模型仿真结果修正所述故障树模块中各个子模块之间的连接关系，得到目标故障树模块；建立系统故障模式库与故障树模块中各个部件级子模块之间的链接关系，所述系统故障模式库中最小单元为元器件级；根据系统仿真模型统计系统故障状态下的性能测量参数，计算健康度参数阈值；其中，基于所述系统仿真模型和系统实际运行时间评估所述系统故障状态下的应变程度，基于所述应变程度计算所述健康度参数阈值；监测系统实时运行状态，若所述系统发生故障，基于所述故障状态下的性能测量参数计算所述目标故障树模块中各个部件级子模块的实时健康度值；其中，所述实时健康度值至少包括效率健康度值和流量健康度值；若所述实时健康度值低于所述健康度参数阈值，定位该部件级子模块为实时故障模块；基于所述实时故障模块在所述系统故障模式库中匹配与之对应的实时元器件级故障模块；其中，匹配过程包括提取所述实时故障模块的关键信息，并将该关键信息作为查询条件，遍历系统故障模式库，匹配与所述查询条件最相似的实时元器件级故障模块；以所述实时故障模块和所述实时元器件级故障模块作为故障对应的故障位置；健康度值的计算是通过测量参数利用卡尔曼滤波器综合计算得到的，具体的为：定义部件效率健康度值为： -1，i=1，3，5，7；定义部件流量健康度值为： -1，i=2，4，6，8；其中，是第i个部件的效率健康度值，是第i个部件的期望效率健康度值，是第i个部件的流量健康度值，是第i个部件的期望流量健康度值，定义健康度值k=，根据时间采样各参数值，将Matlab仿真模型计算值与传感器实际参数的差值作为卡尔曼滤波器的输入，采样k时刻各状态量，利用卡尔曼滤波器更新状态量计算，计算得到各时间点对应部件的实时健康度值，得到采样k时刻的健康度值；若所述实时健康度值低于所述健康度参数阈值，所述方法还包括：若所述实时健康度值低于所述健康度参数阈值，确定对应部件级子模块为候选故障模块；以所有候选故障模块组成的集合为候选故障模块集合；根据所述候选故障模块集合中各个候选故障模块的位置，确定候选故障模块层级结构；基于所述故障树模块匹配所述候选故障模块层级结构中最底层候选故障模块对应的关联故障模块；对比关联故障模块和所述候选故障模块层级结构中除最底层外的其他候选故障模块，修正所述候选故障模块集合；以修正后的候选故障集合中的部件级子模块为实时故障模块。

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百度查询： 中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心 一种基于智能故障树的故障自动定位方法和装置