故障树建模

故障树建模（共8篇）

故障树建模 篇1

0 引言

配电系统在电力系统中处于末端,直接与用户联系,主要包含配电站、馈电线路、断路器、隔离开关等设备,因此配电系统可靠性评估不仅关系到配网规划的优劣,而且关系到电力系统供电能力和电能质量。

针对多状态元件组成的配电系统可靠性定量分析的难点及传统故障树在配电系统可靠性评估中的局限性,提出基于贝叶斯网络和随机集理论的复杂配电系统可靠性建模与评估的新方法。应用贝叶斯网络在建立由不确定因素组成的结构层次清晰的配电系统模型和图形化直观表达的优势,计算配电系统可靠性指标,从而对配电系统进行整体评价;结合包含DemP-ster组合规则在内的多种经典组合规则的随机集统一表示模型对任何一个或多个要素影响配电系统可靠性的概率进行计算,从而有效识别目前配电系统薄弱环节,为配电系统的改造提供坚实基础,为台州配电系统建模分析提供新思路。

1 配电系统可靠性指标

1.1 系统平均停电频率指标

每个由系统供电的用户在单位时间内的平均停电次数,以用户停电次数与系统供电的总用户数之比来表示,即:

式中,λi为负荷点的故障率;Ni为负荷点的用户。

1.2 系统平均供电可用率指标

1年内用户不停电的时间总数与用户要求供电的时间总数之比,即:

式中,μi为负荷点年平均停电时间。

1.3 系统平均停电持续时间指标

每个由系统供电的用户在1年内的平均停电持续时间为:

1.4 用户平均停电持续时间指标

1年内被停电用户的平均停电持续时间为:

1.5 总电量不足

系统在1年中因停电而造成的用户总电量损失为:

式中,Li为连接在每个负荷点上的平均负荷;Fi为负荷系数。

2 配电系统评估建模步骤

本文应用动态故障树和贝叶斯网络混合法建模的步骤如图1所示。

2.1 静态子树的分析计算

由于静态子树只包含用电负荷对配电系统可靠性的影响,因此对于只由用电负荷节点构成的静态子树,可采用二元决策图(BDD)直观算出系统故障概率。

在BDD中,配电系统正常时表示为0,故障时表示为1,因此有:

2.2 动态子树的分析计算

由于传统动态子树的求解采用马尔可夫链有组合爆炸的危险,因此利用贝叶斯网络的图表直观和双向推理更适合大型复杂配电网系统。本文将动态子树转换为贝叶斯网络分析求解。

2.2.1 贝叶斯网的定义

贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),它由代表变量的节点及连接这些节点的有向边构成。设“系统故障”为事件DSF,事件DSF为样本空间Ω,B1,B2,…,Bn为Ω的子集,且,并假定P(Bi)>0,则由贝叶斯公式可知某节点故障概率的计算公式为:

因此,系统整体故障概率为:

由式(1)推出动态贝叶斯网络的求解法,即由动态模块求出系统在任何时刻的故障概率为:

根据贝叶斯网络的反推,得出最可能引发系统故障的薄弱点为:

I(t)=P(DS=1|Si=1)—P(DS=1|Si=0)

2.2.2 逻辑门转化为动态贝叶斯网络

贝叶斯网络逻辑门的转换:故障树的先验概率表现为父节点的先验概率,转换形式如图2所示。

3 配电系统可靠性算例分析

下面以台州某10kV配电系统为实际算例,检验算法的有效性。台州某10kV配电系统如图3所示,主线路有工业负荷4个、商业负荷2个、居民负荷12个;支路1有工业负荷3个、商业负荷1个、居民负荷6个;支路2有工业负荷5个、商业负荷1个。

以主馈线为例建立的贝叶斯网络如图4所示,部分节点实际可靠性指标见表1。

各层次计算式如下:

式中,Li为线路长度;λi为线路故障率;ri为线路因故障停运时间;λPi为变压器故障率;rPi为变压器因故障停运时间。

负荷点概率式如下:

P(LP1=1)=1—P(L1=0)P(L2T1=0)

P(LP2=1)=1—P(L1D1L3D2=0)P(L9T2=0)

结合节点的实际可靠性指标,部分节点可靠性指标及配电系统可靠性指标见表2、表3。

由表2、表3可知,采用本算法计算出的数值与实际指标相差不大,且耗时短。

本文取P(DSF=1|C=1)求元件处在故障状态时系统故障概率,取P(C=1|LP2=1)求系统处于故障状态时各元件故障概率,这样不仅可求出各元件故障概率,而且通过计算运行状态下节点故障概率最高值可找出系统薄弱环节。

该算法可找出由隔离开关、断路器拒动造成的系统故障次数与总的系统概率百分比。如图5所示,线路L1、线路L3故障概率最高,其次为线路L4、线路L5、线路L6,提高这些元件的可靠性或缩短检修时间可适当提高系统可靠性。

如图6所示,当负荷点LP3故障时,线路L5、线路L10、变压器T3为故障概率较大的3个元件,概率值分别为0.423 7、0.238 8、0.217 2,其次为L1、L3、L4,提高这些元件的可靠性,可以增强负荷点LP3的可靠性。

4 结束语

本文结合动态故障树与贝叶斯网络,提出了完整的配电系统可靠性算法,并通过建立数学模型对配电系统进行评估。该模型解决了传统故障树无法反映配电系统动态特性的问题,真实反映了配电系统的实际情况,并可利用贝叶斯网络的双向性,找出配电系统中的薄弱点,以便加强监测及检修,确保配电系统的可靠性,适用于大规模复杂配电系统。通过对台州某配电系统可靠性的评估,证明了该模型的有效性。

参考文献

[1]陈文高,配电系统可靠性实用基础[M].北京:中国电力出版社,1998

[2]万国成,任震,吴日异,等.混合法在复杂配电网可靠性评估中的应用[J].中国电机工程学报,2004,24(9):92-98

[3]李志民,李卫星,刘迎春.复杂辐射状配电系统的可靠性评估[J].中国电机工程学报,2003,23(3):69-73

[4]张鹏,张波.复杂配电系统的可靠性评估[J].继电器, 2004,32(15):19-22,33

故障树建模 篇2

梁 铁 柱 La gTeh in izu

（ 武警 8 1 部 队后 勤部 ， 60 盘锦 14 1 ） 2 0 0

L gsisD prmet f me oc s8 1 P ni 2 0 0，hn oi c e at n t o Ar d F re 6 0，ajn1 4 1 C ia）

摘 要： 障树分 析法 （A ） 简称 失效树 分析 ， 一种将 系统 故 障形成 的原 因由总 体到 部分 按树 型 结构逐 级 分析 HA ＇。从 系统 的 角度来 故 F T又 是 － ； － ＆ 说， 故障 既有 因设备 中具 体部件 （ 件 ） 硬 的缺 陷和 性 能恶化 所 引起 的 ， 有 因软件 ， 自 装 置 中的程 序错误 等 引起 的 。此外 ， 也 如 控 还有 因为操 作 人 员 操作 不 当或 不经 心而 引起 的损 坏故 障 。因此 ， 用此 方 法可对 常见 的车用 柴油发 动机 系统 故障 进行 分析诊 断 应

A s a t F i r Te nls F T ， l n w s a tre n yi i am to n yet ass f h s m f l e r h l t te b t c： a ue re a i A ） a o o n a f u e a s ，s e d t a a z h el e o es t i r o w o r l A y s（ sk l t al s h o l e l t v e au f m eoh

，

p rs a c r i g t h re sr cu e se y se ．F o t e s se c pon fve te fi r y be c u e y d fcs a d p r r n e o pe i c at c od n o te te tu tr tp b tp r m h y tmi i to iw h al e ma a s d b ee t n e oma c fs cf u f i

．

c mp n ns （ ad a e ， rc n e y s f a e o x mpe h r c d r lel r o u o a i c n rld vc s I a dio ．te i rpe p rto f o o e t h r w r ） o a sd b ot r，fre a l，te p o e u a los fa t m t o t e i w ＇ c o e n d t n h mp o ro e ain o i

o r tr rn tat

nie o e ain as a a s alr ．T rf r，we s o l p l hsmeh d t n lz n ig o e te c mmo a l o h is l peaoso o te t p r t lo c n c u ef i e heeoe v o u h ud a p yt i to o a ay ea d d a n s h o n fut ft ed ee

e i e s se ng n y t m．

关键词 ： 障树 ； 动机 系统故 障； 故 发 柴油发 动机

Ke y wor ：futte ；al e o n i y tm ； is le gn s ds a l re fi ur fe gnes se de e n ie

中 图分 类 号 ：M3 T 1

文献 标 识 码 ： A

文章编号 ：0 6 4 1（ 0 11― 0 2 0 10 ― 3 12 1 ）3 04 ― 2

0 引 言 故 障树 分 析 法 简 称 f A（al eTe nl i）是 16 年 为 可 T Fi r reA ay s ， 9 1 r u s

靠性及安全情况 ，由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。 其后 ， 在航 空和航天的设计、维修 ， 子反应堆 、原 大型 设备以及 大型 电子计算机 系统中得到了广泛 的应用。 目前 ， 故障树分析法虽还处 在 不 断 完 善 的发 展 阶段 ， 其 应 用 范 围正 在 不 断 扩 大 ， 一 种 很 有 但 是 前途 的故 障分析法。故障树分析（ A 是一种适用于复杂系统可靠 F T） 性和 安 全 性 分 析 的 有 效工 具 ， 一种 在 提 高 系统 可 靠 性 的 同 时 又 最 是 有 效 的 提 高 系 统 安 全 性 的 方 法 。 当 前 ， 大 型工 程 的 建设 ， 可 靠 超 对 性 ， 全 性 提 出 了更 高 的要 求 ， 安 因此 ， 障 树 分 析 法 已经 广 泛 的 应 用 故 图 l 发 动机 故 障 树 到宇 航 ， 能 ， 工 ， 核 化 电子 ， 械 和 采 矿 等 各个 领 域 。 机 裂， “ ⑦ 拉缸” 故障 ， ⑧气 门落缸。 1 故 障 树 分析 法 的 特 点 A： 燃油 超 供 a： 油 泵 柱 塞 被 卡 I2拉 杆 及 调 速 器 的 活动 部位 喷 a： 它是 一 种 从 系 统 到 部件 ， 到零 件 ， “ 降 形 ” 析 的 方法 。 再 按 下 分 它 卡滞 ，， a： 调速器 系统故障 从 系统开始 ， 通过 由逻辑符号绘制出的一个逐渐展开成树状的分枝 B： 烧 机 油 b． 气 滤 清 器 油 盘 油 面 过 高 ， 曲轴 箱 ，，回游 窜 。空 b： b： 图， 来分析故 障事件（ 又称顶端事件 ） 发生 的概率。 同时也可 以用来 孔堵 塞 分析零件 、部件或子 系统故 障对 系统故 障的

影响 ， 中包括 人为 因 其 C： 热 系 统 工作 不 良 散 素和环境 条件等在 内。 它对 系统故障不但 可以做定性的而且还可 以 D： 油压 力过 大 d ： 油 质 量 不 好 ，：润 滑 油 流 动 磨 损 ，3 机 ，机 d： d： 轴 做 定量的分析 ； 不仅可 以分析 由单一构件所 引起的系统故障 ， 而且 瓦 卸油 ， ： 油 泵磨 损 ， ： d。 机 d 曲轴 油 道 工 艺脱 落 也可以分析 多个构件不同模式故 障而产生的系统故 障情况。 因为故 E： 瓦 预 金 紧 高度 不合 要 求 轴 障树分析法使用 的是一个逻辑图 ， 因此 ， 不论是设计人 员或是使用 F 机油问题 ： ： 机油品质 不佳 ， ： f 机油压力过低 ， ： 油滤清器 2 f机 3 和维修人 员都容易掌握和运用 ， 并且 由它可派 生出其他专 门用途的 使用不当 “ 。 树” 例如 ， 可以绘制 出专用于研 究维修 问题的维修树 ， 用于研究经 G： 瓦和 轴 颈 装 配 间 隙 过 小 轴 济 效 益 及 方 案 比较 的决 策 树 等 。 H： 轴 问 题 h： 曲 ，曲轴 轴 颈 两 端 圆 角 过 小 ，2曲 轴 自身 质 量 差 ， h：

2 故 障树 的 建 立 h： 故 障树 是 实际 系统 故 障 的组 合 和 传 递 关 系正 确 而 抽 象 的表 达 ， h ： 轴 装 配 间 隙过 大 ， 曲轴 润 滑 不 良 曲 I供 油 时 间和 供 油 量 出错 ：

建树是否完整会直接影响定性 ， 定量分析 的结果 ， 是关键的一步。 建 J 主轴 瓦不 同轴 ： 树 方法分为人工建树和计算机辅助 建树 ， 建树就是按照严格 的演绎 K： 塞 的装 配 问题 k： 活 活塞 与汽 缸 配 合 间 隙过 大 ，：活 塞 方 向 k： 逻辑 ， 顶事件开始 ， 从 向下 逐 级 追 溯 事件 的直 接 原 因 ， 至 找 出全 部 直 装反或活塞 变，，汽缸垫过 薄， 连杆装配不好或连杆弯曲 k： k： 底事 件 为 止 。 据 故 障 树 分 析 方 法确 定 顶 事 件 是 发 动机 无 法 正 常 运 根 L 燃 烧 不 良 l 燃 烧 室 内 积碳 严 重 ， ： 燃 气体 燃 烧 过快 ： 。 ： l可 转。而引起的原 因主要 为： 飞车故障 ， 缸体故障 ， 烧瓦故障 ， 曲轴 故 M： 油 提 前 角过 大 喷 障， 飞轮碎裂 ， 门落缸等（ 气 其中任意原因都 可导致发动机故障 ） 以 。 N： 造 加 工 或 装配 不 当 n： 轮 壳 紧 固 螺栓 松 动 ，2曲轴 轴 向 制 ，飞 n： 这几 项 作 为 次 要 事件 ， 渐往 下 分析 其 原 因 ， 层 深 入 ， 终 建 立 起 逐 层 最 或 径 向间 隙 过 大 ，3曲轴 与 飞 轮 壳 同轴 度 较 差 1： 1 柴油 发动 机 的 失 效 故 障 图。 见 图 1 。

o： 动 组 件平衡超 差 传 图 1中 ， 框 的 事 件 代 表 结 果 事 件 ， 方 它又 分 为 顶 事 件 和 中 间 事 P 使 用不 当因素 p： ： l润滑油使用不 当， 发动 机温度过高 ，3 p： p： 仔， 是由其它事件或事件组合导致 的事件。 圆圈事件表示底事件 ， 是 填压器窜油 ， 严重超载 ， 冷却添 加不足 ， 点火时机不正确 ， p： p： p： 基 本故障事件或不需再探 明的事件 ，但一般它的故障分布是 已知 p 节 温 器工 作 不 良 ： 的 ， 导 致其 他 事 件 发 生 的 原 因 事件 。 是 Q： 配和 加 工 因 素 q ： 塞 装 配 间 隙 过 小 ，2活 塞 环 开 口问 阱 装 活 q： 其 中， 各个数字和字母代表的含 义为 ： “ ① 飞车 ” 障， “ 故 ② 粘缸 ” 太小 ， 活 塞 纬 度影 响 第一文库网q： 故障 ， 烧 瓦” 障 ， “ ③“ 故 ④ 曲轴 ” 障 ， “ 故 ⑤ 活塞敲缸 ” 故障 ， 飞轮碎 ⑥ R： 门杆 折 断 气 S 气 门弹簧折断 ： 作者简介 ： 梁铁柱（ 9 1 ， 山东郓城 人， 17 一）男， 助理工程 师， 研究方向为工程机 T： 门弹 簧座 开 裂 气 械修理。

Vau g n e i l e En i e rng

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论 提 高矿 井素质 实 现 可 持续 发 展

S u yo n raigteC amieQu l ya dA he igS s ia l e eo me t o nn r a td nI ce s h o l n ai n c i n ut n beD v lp n rMiigA e s n t v a f

田利军∞ Ta i n； 由③L o 张辛亥③Z a gXih i inLj 李 u i u； Y h n n a

（ 辽 宁工 程技 术大 学 ， 新 13 0 ； 山西 省大 同煤 矿集 团忻 州窑 矿 ， ① 阜 200 ② 大同 07 4 ： 301

③ 西安科 技 大学 能源 学院 ， 西安 7 ￣5 ） 1 4 （ ¨．n g n e i 。 eho g n nier gF x 200 C ia② xnhua o m n ，a n ol i ru ， a n 30 1c i ① d i i r t f cnl y dE g ei ，ui 130 ，hn ； i oYoCa ieD t gCamn GopD t g 74 ， h a 0 n U v sy T o a n n n z l o e o 0 n ③ sho o E eg ni e n ， inU i rt o i c n eho g ， in705 ，hn ） colf nr E g er gX＇ nv sy f c ne dTc nl yX＇ 10 4C i y n i a e i S e a o

a a 摘要 ： 究 了矿井 素质对 解 决矿 井生产 中的安 全 ． 研 资源 开发 与环 境保 护 之 间的 矛盾 、员素 质提 高以及 矿 山和谐 稳 定发 展 等 问题 的关键 作 人

用 ， 出提 高矿 井素质 是 实现矿 区可 持续 发展 的 重要 途 径 。 提

Ab t a t sr c ：Co l n uai a s a c u il oe i ovn h r be o aey p o ucin o ta ito t e o lr su c s e po ain a amie q lt ply r ca rl n s lig t e p o lm fs ft rd to ，c nr d cin bewe n c a e o r e x lr t nd y o

e io me tDrtcin mp o e n fsafq aiy n amo iu e eo me to h o it r un te mi ig a e s tp o e h tice sn h nvr n n oe t ，i r v me to tf u lt，a d h r no s d v lp n ft e s cey a o d h nn r a ．I rv d t a n ra ig t e o c ami u l yc ud b h ini c n y t c iv usan b ed v lpme to h n ． o l neq ai o l e te sg f a twa o a he es tia l e eo t i n ft emi e

关键 词 ： 区； 矿 矿井 素质 ； 可持 续发 展

Ke y wor s d ：miea e s e amie q a i ； u t ia ede eo me t n ra；o l n u lt s san bl v lp n y

中 图分 类 号 ：D T8

文 献标 识 码 ： A

文章 编 号 ：0 6 4 1 （0 1 1― 0 3 0 10 ― 3 12 1 ）3 0 4 ― 2

O 引 言

煤 矿 生 产 由 于 受 地 质 条 件 、源 等 因素 影 响 ， 全 问题 比较 突 资 安

煤 矿 企 业 对 我 国 G P贡 献 较 大 ，是 我 国 能源 供 应 的基 础 。 因 出 ， 全 生产 一 直 是 煤 炭 行 业 关注 的 首 要 问题 。 煤矿 安 全 事故 原 因 D 安 此 ， 山企 业 健 康 稳 定 持 续 的 发 展 ， 我 国 国 民经 济 也 有 着 重 要 的 通常 归结为两点 ： 矿 对 措施不落实 ， 管不到位。 管通过加强监管和安 监 尽 全措施的落实伎百万吨死亡率和千人伤亡率虽有所下 降， 与其他 但 意义。 可持 续 发 展 是 8 代 初在 国际 上 开 始 提 出的 。 0年 进入 9 0年代 越 先进 采 煤 国 家 差 距 还 很 大1

其 根 本原 因是 我们 的矿 井 素质 还 不够 2 ］ 。 来越 多 的 国家 把 可持 续 发 展 放 到 经 济 发 展 的 首 位 ， 提 出各 自 的 可 高 。 仅 仅 找 管理 上 的原 因 是 远远 不够 的 ， 要 从 矿 井 素质 的整 个 系 并 需 持续 发展 战 略 和 对 策 。 现 煤 炭 工 业 的可 持 续 发 展 是 我 国 目前煤 炭 统 分 析 事 故 的 缘 由 ， 根 本 上 找 出 实 现 安 全 生产 的途 径 。 实 从 经济 发 展 的关键 l 】 1 。 从 矿 井素 质 的 主 要 构 成 要 素看 ， 升 矿 井 形 象 ， 利 于 创 造 安 提 有 自改 革开 放 以来 ， 国 的煤 炭 行 业 总体 上 蓬 勃发 展 。 是 ， 我 但 由于 全 的 生 产环 境 。 井 形 象 提 升 的 一 个途 径 就 是 对 井 下 安 全 生产 条件 矿 其行 业 的 特殊 性 ， 炭 企 业 的 可 持 续 发 展 受诸 多 因 素 的 制 约 ： 全 的改 善 ， 先要 各种 硬 件 设 施 达 到 一 定 的. 标 准 ， 后 加 强 对 员 工 的 煤 安 首 然 生产 问题 ， 境破 坏 与 资 源减 少 问题 ； 区 不 能 留住 人 才 ， 能 合 理 安 全 、康 的 关 心程 度 及 安 全 隐 患 意识 ， 员 工 思 想 上 充 分 意 识 到 环 矿 不 健 让 的利 用 人 才 问题 ， 就 是 人 才 问题 ； 外 还 有 矿 区 社 会 的和 谐 发 展 安 全 生 产 的重 要 性 ， 挥 其 主 观 能 动 作 用 ， 且 有 能 力 和 条 件 去 落 也 此 发 并 等 问题 。这 些 问题 对 矿 区 的可 持 续 发展 造 成 不 良影 Ⅱ 。只 有 这些 问 实 安 全 生 产 ， 外 界 条 件 和 员 工 自 身 这 两 个 角 度 出 发 ， 现 矿 井 的 向 从 实 题 都 能 得 到合 理 、有效 的解 决 ， 区才 能 持 续 稳定 的发 展 。 矿 安 全 生产 。 要解 决 制 约 矿 井 可持 续 发 展 的各 个 问题 ， 就要 全 面 提升 矿 井 素 矿 井 能 力 的提 升 从 人 力 、力 和 管 理 执 行 力 方 面 为 安 全 生 产 提 物 质 。 矿 井 素质 是 一 个 新 的概 念 ， 它是 一 个 表 现 煤矿 企 业 现状 及 发 展 供 了保障。 比如 ， 从人的方面 ： 补充素质劳动力 ， 提高 员工整体 素质 ， 潜 力 的综 合 指 标 。 矿 井素 质 由矿 井 能 力 、井 形 象 和 矿 井作 用 的 发 人 的 素 质 的提 高是 实 现 安 全 生 产 的 必 要 条 件 ； 的 方面 ： 强 员 工 矿 物 增 挥 这三 个 构 成 要 素 组成 ， 反 映 了煤 矿 企 业 对 员工 安全 与健 康 的 关 的劳动保护措施 ， 它 各设 备的及 时检修 ， 完善通风 系统 ， 使矿井能既安 心 程 度 ， 持正 常 、续 、全 生产 的 能 力 ， 及 为 社 会 技 术 经 济 发 全又 高效 的生 产 ； 维 持 安 以 管理 方

面 ： 学 的管 理 能 力和 执 行 能 力 ， 有 效 的 科 更 展 、谐 稳定 等 所 起 的作 用 。 提 高矿 井素 质 是 解 决 制 约矿 井持 续 发 处理 安 全 与 生 产 之 间 的 关 系 等 ， 根 本 上 遏 制 事故 隐患 。 和 从 展 的各 个 问题 ， 现矿 区 的 可持 续 发 展 的 重 要 途径 。 实 矿 井 作 用 的 发挥 方 面 的 提 升 标 志 着 在 安 全 生 产 、技 术 进 步 、社 1 提 升矿 井素 质 是 解 决 安全 生 产 问题 实 现 持续 发 展 的基 础 会 作 用 等 方 面 取得 了 比 较 好 的成 果 ， 并且 得 到 了 认 可 。 必 然 会 取 得

作者 简 介 ： 田利军 （ 94 ）男 ， 1 6 一 ， 吉林 前 郭 人 ， 授 级 高 级 工程 师 ， 宁 工 程技 教 辽

术大学在读博 士生 ， 究方向为煤矿科研和现场技术管理。 研

集 团 公 司 及社 会 的支 持 ， 煤 矿 企 业 下 一 阶段 发展 提供 良好 的外 部 为 支持 ， 为安 全 生 产 提供 更 加 完 善 的 系统 保 障。

4 结论

u： 门 锁 靠拢 夹 脱 落 气 3 定 性分 析

41文中给 出的柴油 发动机机故障书能够较全面清晰的反映发 ．

故 障 树 的定 性 分 析 主 要 任 务 是 寻 找 导 致 顶 事 件 发 生 的所 有 可 动机系统故 障成 因， 故障之间关系 ， 以及各种可能故障传递途径。 能 的 失效 形 式 ，也就 是 要 找 到 故 障 树 的 最 小 割 集 或 全 部 最 小 割 集 。 42故 障树 为设计 ， ． 检测 ， 维护和维修柴油发动机提供 了一种形 割集代表 了该 系统发生故障的可能性 ， 小割集（ S） 事件 不 象图解 ， 最 MC 是底 指导人们 去查 找故 障 ， 改进和强化系统 的关键部 分。 为柴油 能再减少的割集 。 ～个最小割集代表 引起故障树顶事件发生的一种 发动 机 系统 的可 靠 行 提 供 了有 效 的 定 性 分 析 和定 量评 价 方法 。 模式 ， 最小割集发生时 ， 顶事件必然 发生。 最小割集指出 了处于故 障 43在 柴 油 发 动 机 的 实 际 工 作 中 ，经 常 遇 到 不 同故 障程 度 的 底 ． 状态的系统 所必须修理的基本故 障 ， 出了系统的最薄 弱环节。求 事 件 ， 其计 算 并 求 出最 小 割 集 ， 助 于 掌 握 柴 油 发 动 机 故 障 的 规 指 将 有 解最小割集 的方法有上行法 ， 质数法和下行法。这里主要介绍下行 律和特征。 故障树分析理论可以进一步将 常规 的故 障诊断方法和计 法。下行法（ se― eey ） f sl vsl 法 特点是从顶事件开 始从下逐级进 行 ， 算 机 程 序 技 术 有 机 的结 合 起 来 ， u l 形成 专 家 系统 ， 样 可 以 方 便 和 快 这 遇 到

故障树建模 篇3

随着信息技术的快速发展, 各种网络攻击事件频繁发生, 攻击方式也越来越复杂, 其中多数攻击是一种多阶段的、多步骤的攻击, 被称为复合攻击。复合攻击中的各个步骤常常发生在不同的空间和时间, 而传统的检测方法只能孤立地检测复合攻击中的单个攻击, 很难检测到复合攻击的全过程。

攻击模型能够形式化地描述攻击过程, 特别是能够表示攻击之间的逻辑关系, 可以帮助检测和预测攻击, 对攻击建立模型是研究复合攻击的有效方法, 攻击建模已经成为目前研究的热点之一。研究者使用各种方法对复合攻击建模。J.Dawkins等通过扩展攻击树的功能, 提供一个框架来对复合攻击建模[1]。

Steffan J等使用Petri网建立模型以描述复合攻击, 当攻击的先决条件得到满足时, 迁移发生, 以此来检测攻击[2]。攻击图 (AG) 是另一种攻击建模技术, Phillis C等使用弱点信息和相应的主机和连接信息一起生成攻击图, 攻击图能够用于在攻击中分析本地弱点在攻击中的影响[3]。吴庆涛等将攻击图和报警关联技术结合起来, 使用报警关联图建立攻击模型, 这样可以整合攻击场景, 也可以用于预测攻击[4]。这些方法虽然能够从不同方面描述复合攻击, 但是都不能以直观的方法描述复合攻击中攻击步骤间的逻辑关系, 也不能实时报告攻击进行的水平。

本文提出一种针对复杂攻击建模和检测的形式化方法, 我们增加了攻击树节点的攻击水平属性, 然后建立一个非确定有限树自动机, 该自动机能够接受树状的数据结构的输入, 并以此检测复合攻击, 同时报告攻击完成状态。

1 基本概念

1.1 攻击树

Schneier是最早使用攻击树来描述系统安全的[5], 攻击树形式直观、结构简单, 是建立攻击模型的一种有效方法。但传统攻击树只有“与”和“或”两种关系, 表现力有限, 这里要首先扩展攻击树的功能, 使其更好地应用于复合攻击模型。

攻击树的结构中用根节点表示目标, 到达目标的不同方法是叶子节点。我们使用攻击树对复合攻击进行建模, 将复合攻击描述成一个树结构, 根节点是入侵的最终目标, 中间节点是攻击的中间步骤 (也叫子目标) , 叶子节点是攻击方法或手段。复合攻击中的多个攻击步骤之间的关系使用树形结构中节点间的关系表示, 节点间的关系有“与” (and) 、“或” (or) 、“顺序与” (sand) 三种[6,7], 在逻辑表达式中, 我们使用“∧”、“∨”和“↑”分别表示攻击节点之间的3种逻辑关系, 如图1所示。

1.2 攻击场景

攻击场景是多个不同攻击行为按一定的顺序所形成入侵过程, 攻击场景可以表示为不同形式, 如攻击树、逻辑表达式、攻击图等。

在本文中, 攻击场景是这样的形式:从攻击树的目标节点开始, 递归选择各种类型的孩子节点, 直到叶子节点, 形成每一个这样的攻击路径叫做一个攻击场景。

1.3 非确定有限树自动机

树的自动机[8]首先用于描述电路的前后联系, 再后来又被使用在其他一些领域。它能够处理一个由下至上的输入树, 即从叶子节点到根节点的序列, 非确定有限树自动机的定义如下:

非确定有限树自动机是一个4元组A= (Q;F;Qf;Δ) 。这里:

Q是状态的集合;

QfQ是最终状态的集合;

F是一个n元数组符号 (比如可以用常量符号a表示一个叶子节点, 用B表示攻击过程中的子目标, 一元符号f () 表示有一个孩子节点的节点;二元函数g (, ) 表示有两个孩子节点的节点) 。

Δ是转移函数的集合, 形式是:

f (q1 (x1) ;…;qn (xn) ) →q (f (x1;…;xn) ) ;

这里f∈F, q;q1;…;qn∈Q, x1;…;xn是可以从集合F中取值的变量。

2 使用树自动机处理攻击树

在上一节给出了攻击树的概念, 攻击树模型能够较好描述复合攻击中攻击步骤间的逻辑关系, 但模型不能动态表示攻击进行状况。这里我们给攻击树的节点增加了攻击水平属性 (LA) , 以增加攻击树的表现力。攻击水平属性定义了正在进行的攻击完成的比例, 在一个攻击的子目标完成时由自动机报告当前攻击水平。攻击水平的计算方法如下:

式中, V为攻击过程中已经完成的节点, W为攻击场景中完成攻击需要的节点。攻击水平属性实时报告了攻击完成的状态, 也可以用这个属性建立一个警告系统, 并且在攻击造成可能破坏之前帮助进行预防, 例如限制用户权限和访问, 这是将来我们进一步的工作。

树自动机的输入是一棵树形的数据结构, 这棵树通过输入表F中的一系列n元符号表示。自动机以自下而上 (叶子节点到根节点) 的形式处理树, 直到根节点被处理。这里用连续的字母表示叶子节点, 一元符号f () 表示带一个孩子的目标或子目标, 二元符号q (, ) 表示带两个孩子的目标或子目标, 以此类推。当一个事件或子目标到达, 相应的符号使用转移函数则继续在树上移动, 并且更新状态。当自动机到达某一攻击状态时, 它就报告当前的攻击水平。当根节点被处理时, 也就是到达Qf中的最终状态之一, 自动机就接受输入树。下面以一个例子来说明非确定树自动机的使用。

例1:定义一个非确定树自动机A1= (Q;F;Qf;Δ) , 其中F={and (, ) , not () , 0, 1}, 其中and (, ) 和or (, ) 是二元符号, not () 是一元号。这里Q={q0, q1}, Qf={q1}, 转移函数Δ如表1所示。

图2描述了树and (not (0) , or (1, 0) ) 怎样被自动机A1处理。步骤1展示了树结构;在步骤2中, 叶子节点被处理;步骤3中内部节点not () 和or (, ) 节点被处理。最后在步骤4中根节点被处理, 到达最终状态q1。因为当根节点二元符号and (, ) 被处理时, 自动机到达最终状态q1, 所以自动机接受这棵树。自动机实际上接受了F中所有逻辑表达式值为真的树。

3 实例分析

下面通过一个实验为例, 使用上面我们介绍的建模方法进行分析。实验网络拓扑如图3所示, 网络中的主机A与主机B分别有漏洞, 外网攻击者发起复合攻击通过主机漏洞进行攻击。

攻击者发起的复合攻击过程如下:

1) 攻击者首先扫描网络, 知道网络中有一台主机运行着Linux系统, 并且这台主机上还运行着named守护程序, 该程序的版本存在缓冲区溢出漏洞 (CVE-1999-0833) , 攻击者利用该漏洞获得bind主机的root权限。

2) 攻击者利用上一步骤获得权限登录上bind主机, 然后在bind主机上安装并运行嗅探器sniffer软件, 通过sniffer可以窃听其他工作站登录mysql主机时的用户名和密码。

3) 然后攻击者利用窃取的用户名和密码登到mysql主机上, 发现该主机存在本地缓冲区溢出漏洞 (CVE-MAP-NO-MATCH) , 攻击者利用该漏洞以获取mysql主机的root权限。

上面攻击者发起的复合攻击利用了mysql和bind两个缓冲区溢出漏洞。使用攻击树对上述复合攻击建模如图4所示。

例2:定义一个非确定树自动机A2= (Q;F;Qf;Δ) , 其中F={sand (, ) , sand (, , ) , a, b, c, d, e, f, A, B, C}, 其中sand (, ) 和sand (, , ) 分别是是二元符号和三元符号。这里Q={qa, qb, qc, qd, qe, qf, qb, qA, qB, qC}, Qf={qA}, 转移函数Δ如表2所示。

图5中4个步骤描述了自动机A2处理树形状攻击树模型的过程, 自动机A2输入序列a, b, c, d, e, f, 攻击场景可以表示为A (B (C (a, b) c, d) , e, f) , 因为他们之间关系都为顺序与, 转化攻击场景为逻辑表达式“a↑b↑c↑d↑e↑f”。在步骤 (1) 中, 输入符号a被处理, 状态qa到达, 因为攻击步骤a与b是顺序与的关系, 所以必须完成攻击b才会达到子目标C;步骤 (2) 中, 输入符号b被处理, 并且状态qb被增加到当前状态中, 根据转移规则, 子目标C也到达。因此, 自动机状态为qC。如表3所示, 在子目标qC, 已经完成的攻击序列为“a↑b”, 因为各节点都为顺序与的逻辑关系, 所以根据式 (1) 计算得出LA=2/6=0.33, 即攻击水平为33%;同样, 在步骤 (3) 中, 输入序列c与d被处理, 自动机状态为qB, 攻击A报告达到水平66%;在步骤 (4) 中, 输入序列e、f被处理, 自动机状态到达qA, 此时, 攻击A已经完成, 所以攻击水平为100%。

从上面的实验我们知道, 当攻击发生时, 把树形的攻击序列输入到复合攻击的自动机模型中, 发生的攻击行为推动自动机状态改变, 可以报告目前攻击水平, 预测攻击势态, 这对建立预警系统有重要帮助。

4 总结和未来的工作

对攻击建模可以详细描述复合攻击, 能够有效帮助检测攻击。本文研究了攻击树建模方法并对其方法进行扩展, 引入了树形自动机的概念, 在攻击树建模的基础上, 使用自动机对复合攻击进行建模, 当然简单的攻击也同样可以使用自动机模型。

使用树形自动机能够动态地描述了复合攻击, 弥补了传统攻击建模方法的不足, 而且许多学者对攻击树建模的研究成果可以直接利用。使用自动机建模不但可以动态报告复合攻击的攻击水平, 动态描述攻击进行的状况, 在下一步攻击到来之前帮助做好防御准备。当然, 使用树形自动机建模使得攻击模型的复杂程度有所增加, 接下来我们的工作是使用自动机模型建立完整的攻击检测系统和预警系统。

参考文献

[1]Dawkins J, Hale J.A systematic approach to multi-stage network attack Analysis[C]//IEEE International Information Assurance Workshop, 2004:70-82.

[2]Steffan J, Schumacher M.Collaborative attack modeling[C]//ACM Symposium on Applied Computing, 2002:253-259.

[3]Phillips C, Swiler L P.A graph-based system for networkvulnerability analysis[C]//New Security Paradigms Workshop, 1998.

[4]吴庆涛, 路凯, 李连民.一种改进的基于因果关联的攻击场景重构方法[J].微电子学与计算机, 2009, 26 (6) :121-124.

[5]Bruce Schneier.Attack Trees:Modeling Security Threats[J].Dr Dobb’s Journal, 1999, 24 (12) :21-29.

[6]张永, 陆余良.攻击树在多阶段入侵检测系统中的应用[J].计算机应用与软件, 2004, 21 (8) :103-105.

[7]严芬, 殷新春, 黄皓.基于MLL-AT的网络攻击建模方法研究[J].通信学报, 2011, 32 (3) :115-124.

故障树建模 篇4

国内外众多学者对加工仿真中的工件建模方法进行了深入的研究,建模方法可分为图像空间法、实体造型法和离散法3类。图像空间法是利用图像空间的像素属性设置来表示加工过程,如Hook[1]提出的Z-Buffer法。该建模和仿真方法算法简单,易于实现,但视向固定,精度较低。实体造型法是通过刀具沿加工轨迹运动形成的刀具扫描体,与工件直接进行布尔差运算来实现材料的去除过程仿真,如Sungurtekin和Velcker[2]利用基本体素之间的集合运算仿真加工过程。该建模方法精度高,但算法复杂,效率较低。离散法是将工件按照一定的精度进行离散处理,并以此为基础展开求交运算,受到普遍的关注和应用。如Chappel[3]基于点-矢量模型,提出的离散矢量求交法;Navazo[4]将空间递归八等分,提出了八叉树建模方法;Hsu和Yang[5]基于Z-map数据结构,将工件离散成小四棱柱的集合,提出了适于三轴铣削仿真的方法;Chonglin Liu[6]提出了扩展的四叉树结构的建模方法;S.Q.Liu[7]将层次细节(LOD)思想引入到三轴铣削仿真建模方法当中,采用四叉树模型,提出了一种均匀自适应网格小样抽取算法等。该类方法存在仿真精度和仿真速度的矛盾。

但针对仿真精度和仿真速度矛盾的工件仿真建模方法依然是研究的热点。本文集成了单元离散法和四叉树表示方法的优点提出了四叉树阵列工件建模方法,并进行了相关技术的研究,以改善三轴铣削仿真的效率。

1 四叉树阵列结构原理

四叉树作为一种层次化的数据结构,能够动态控制面片的密度,优化加工表面。四叉树阵列是将表面区域离散为若干小区域后再以四叉树表示,形成四叉树阵列的“森林”。对比用单棵四叉树表示加工表面,阵列中四叉树的层次被降低,减小访问路径和仿真耗时,提高了仿真效率,如图1所示。

1.1 单元离散表示法

单元离散模型是将工件上表面按仿真精度均匀地离散成点阵进行表示,离散点的高度值由数组纪录。加工仿真时,沿刀具路径不断修改上表面点阵的高度值,实时更新和构造上表面并渲染,模拟材料的去除过程。该模型数据结构简单,数据访问、修改速度快,但仿真速度在很大程度上决定于仿真精度。

1.2 四叉树模型

在模型表示中,一个正方形区域被均匀地细分为4个子正方形区域,分别对应4个子节点,每个子节点按此规律进一步细分。这样区域被递归细化,直至满足要求的离散精度为止,表示为四叉树结构。该模型实现不同细节的表示,数据量小,但当模型层次过高时,访问速度明显降低。

在构造四叉树过程中,需要考虑到以下两点:(1)细化表面时,必须消除不同分辨率的网格之间裂缝;(2)在区域内,过于细化的网格需要实时合并,即表面优化。详细内容请参考文献[7]。

1.3 四叉树阵列

如图2所示,工件表面首先被均匀分割为若干小正方形区域,每一棵四叉树管理一个小正方形区域。仿真前,四叉树以根节点的形式存在;仿真过程中,随着离散点高度值的改变和加工表面的递归细分,四叉树不断生长。同时,根据离散点的高度值需对节点进行合并,四叉树被剪枝;最后逐棵遍历四叉树及其节点,输出三角面片描述优化后的加工表面。合理地确定阵列划分可降低四叉树的层次,降低数据量和仿真中的计算量。

2 算法

2.1 数据结构

对于一个尺寸已知的工件,根据仿真表面的特点设定的四叉树阵列进行划分。然后根据给定的仿真精度对工件上表面进行离散,用若干离散点表示,开辟一个离散点数组array,按一定顺序存储离散点数据。本文离散点数据结构point主要包括高度值Z和标志值flag(标示该离散点是否用于构造三角面片)。在仿真加工过程中,程序根据四叉树节点中离散点的坐标直接访问array数组,获得离散点信息。

图3为四叉树节点的网格模型,对应的节点数据结构如图4所示。child[4]分别指向4个子节点;num代表该节点单元的的序号;pt[9][2]用于存储节点内9个离散点在网格中的索引坐标(x,y);vertex_flag[9]用于标识离散点是否被选作三角面片的顶点。在表面优化过程中,所有节点按序号的大小,形成一条链表,parent指向该节点的父节点,prev指向该节点的前驱,next指向该节点的后继。四叉树阵列将四叉树根节点按阵列顺序存储在node类型的二维数组ppp中。

2.2 基于四叉树阵列的铣削仿真过程实现

三轴铣削加工仿真算法的流程如图5所示,加工区域细化是加工仿真中工件模型表示算法核心,主要由函数luminate()的递归调用,函数L()和luminate()的相互调用来完成。函数L()通过离散点的位置确定需要细化的区域,即需进一步细化的四叉树节点。函数Luminate()用于将指定正方形区域细化,生成节点,构造三角面片。为避免裂缝的产生,根据节点内相关离散点所在的位置,继续细化其它正方形区域,直到满足精度为止。四叉树的深度level与阵列划分精度和仿真精度相关,可通过判断节点层次n是否到达四叉树的深度level来判断细分过程是否满足精度要求。L()和luminate()函数中的参数ppp指向四叉树阵列,p指向将细分的正方形区域。luminate()函数开始调用时,p为四叉树的根节点。两函数的执行过程如图6、图7、图8所示。

2.3 工件表面的动态优化

表面优化的目的就是在局部的加工区域细化后,对过于细化的网格进行合并,在一定的精度条件下,用最少的节点单元精确表达加工表面。优化过程将阵列中的每棵树都变成双向链表,从链表的尾节点开始朝根节点方向,对每个节点进行判断或删除操作,实现网格的合并,优化加工表面。

3 建模方法性能分析

毛坯的上表面尺寸为512mm×512mm,工件表面的离散精度为1mm,球头刀的表示误差为0.06mm,采用三轴铣削方式进行粗加工,依次用球头刀、立铣刀进行曲面、平面和孔加工,铣削仿真在一台双核2.11GHz处理器,1.00GB内存,GeForce8500GT显卡的PC机上进行,改变阵列测试本文提出的工件建模方法的性能,仿真结果如图9所示,测试数据如表1所示。

图10是仿真测试的总节点数变化曲线,曲线可划分为AB、BC和CD三段。AB段对应球头刀加工圆弧面的过程。圆弧曲面需要大量的小三角面片来逼近,随着刀步数的增加,节点总量和三角面片总数呈线性趋势。BC段对应平头刀铣平面的过程,加工区域的小三角面片合并为大三角面片,高分辨率节点被清理掉,所以节点增加量很小,节点总数趋于稳定。CD段对应于平头刀孔加工的过程,孔的底面作为平面,由大三角面片表示,孔的边缘由小三角面片表示,节点数量增长呈非线性。

图11的横坐标阵列规模指数N对应于阵列中四叉树总量4N。当阵列的规模较小时,对应的四叉树的层次很高,离散点逐层进行子区域递归细化和访问,耗时较大,降低了帧速率。随着阵列规模的增长,四叉树层次降低,细分操作的耗时减少,帧速率显著提升。而阵列规模过大,仿真耗时反而增加,其原因在于阵列的规模。

4 结论

文章提出了四叉树阵列结构,并给出相应的数据结构,设计出动态的几何建模算法,详细介绍了算法的流程。通过对算法性能对比分析,四叉树阵列结构在仿真效率方面优于单棵四叉树结构。阵列划分存在最优值,仿真效率达到了最高,可同时提高仿真精度和效率,满足了三轴铣削仿真实时性要求。

摘要：为了提高三轴铣削图形仿真的效率,提出了四叉树阵列结构,研究了适用于三轴铣削实时仿真的动态建模方法。该方法集成了单元离散法和四叉树表示工件模型的优点,在整体上工件模型采用单元离散法表示,细节上采用四叉树表示,即每个单元就是一棵四叉树结构体。该建模方法对于给定的精度,根据不同区域几何特征的差异,可自动地调节四叉树表示的层次,既增强了工件模型关键细节特征的表达,又降低了数据量和计算量。通过对比分析,该方法可在保证仿真精度的前提下显著提高仿真效率。

关键词：三轴铣削仿真,四叉树阵列,几何建模,仿真速度,仿真精度

参考文献

[1]Hook T V.Real-time Shaded NC Milling Display[J].Computer Graphic,1986,20(4):15-20.

[2]Sungurtekin U A,VelckerH B G.Graphical simulation and automatic verification of NC machining programation[J].IEEE Transactions on Robotic and Automation,1986(4):156-165.

[3]Chappel L T.The use of vectors to simulate material removed by numerically controlled milling[J].CAD,1983,15(3):156-15.

[4]Navazo,Ayana A D,Brunet P A.Geometric modeler based on the exact octree representation of polyhedra[lJ].Computer Graphics Forum,1986,5(2):91-104.

[5]Hsu P H,Yang W T.Real-time3D simulation of3-axis milling using isometric projection[J].Computer-Aid Design,1993,25(4):215-224.

[6]Liu C L,Esterling D M,Fontdecaba J,Mosel E.Dimensional verification of NC machining profiles using extended quadtrees[J].Computer-Aided Design,1996,28:845-852.

故障诊断知识建模及系统 篇5

关键词：故障诊断,知识管理,自助诊断,本体

0 引言

客户在使用企业所提供的产品或服务的过程中，不可避免地会出现某些故障。经过对电信行业、IT行业和金融行业的客服现状的实地调研，我们将企业客服所遇到的客户提问主要划分为四类:

咨询类问题:对企业提供的产品、服务等进行的咨询性提问。

故障诊断类问题:在使用企业提供的产品、服务等的过程中，碰到故障而进行的，想要客服代表帮助解决故障的提问。

动作类问题:对企业提供的产品、服务等执行某些业务动作要求的提问。

投诉类问题:对企业提供的产品、服务或服务过程中的态度等有意见而进行的投诉。

故障诊断类问题已经成为企业客户最主要的提问之一。有效地进行面向客户故障诊断成为提高企业客户满意度的关键。

为了对故障诊断类问题进行更清晰的描述，我们先给一个具体的故障问题和诊断解决方案示例:

故障问题:使用摄像头时，看不见或看不清其中的图像，或有其他不正常的现象(如图像花、有亮线彩线等)。

故障诊断解决方案:

第1步:设备用户::请您尝试清除摄像头镜头上的灰尘或贴膜，看故障是否排除?“是”故障排除，“否”转第2步。

第2步:设备用户::请您尝试调整被摄像者与摄像头间的距离，以及外部环境的光线，看故障是否排除?“是”故障排除，“否”转第3步。

第3步:设备用户::请您点击上面“驱动下载”，在驱动列表中下载并重新安装摄像头、快捷键、电源管理驱动，以及摄像头管理软件，如果是本机故障，您也可以借助智能驱动下载进行在线更新，看故障是否排除?“是”故障排除，“否”转第4步。

第4步:设备用户::转故障报修系统。

在上述示例中的故障诊断解决方案可以看成是一个完整的任务，由多个子任务(步骤)组成，这些步骤之间有着某些转接关系。如何转接则由用户输入或系统自动判断的历史状态和当前子任务完成效果决定。这种过程性的故障诊断解决方案可以归为一类知识，称为故障诊断解决方案知识，简称诊断方案，在本文中又称解决方案。

1 研究现状

朱大奇等人将基于知识的故障诊断方法分为5大类:专家系统故障诊断方法、模糊故障诊断方法、故障树故障诊断方法、神经网络故障诊断方法和数据融合故障诊断方法[1]。吴文可提出一种基于电气量判据，保护判据和断路器判据，并能够计及这3类判据时序属性的多源信息延时约束加权模糊Petri网故障诊断模型[2]。张岩提出一种融合时序约束网络的模糊Petri网故障诊断模型[3]。熊国江提出了基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断方法，旨在有效解决神经网络应用于电网故障诊断所面临的适应网络拓扑结构变化的可移植性问题[4]。

Isermann R综合介绍了故障诊断的检测和处理方法[5]。Chen J等人对故障诊断的基本概念和故障诊断的鲁棒性进行了详细描述[6]。Zaytoon J等人对离散事件系统的故障诊断模型进行了综述[7]。Aldrich C等人研究了利用机器学习方法进行无监督的过程监控和故障处理[8]。

现有的故障诊断方面的研究，主要集中在故障诊断算法和如何进行诊断的研究上，故障诊断知识建模的研究较少。本文主要研究了面向客户的故障诊断方案的知识模型和实现，并在实际系统中应该了解该方法，验证了方法的有效性。

2 知识模型

诊断方案具有多个方面的复杂因素:第一，诊断方案是一种特殊的过程性知识，因此对它的建模和管理较为复杂。第二，为了确保方法和系统具有通用性，我们需要从多个方面考虑诊断方案的模型、管理方法。第三，诊断方案需要服务多类用户，不同的用户(如咨询工程师、产品设备用户)所看到的诊断方案有较大的差异性。为了解决上述问题，我们建立了一种基于有限自动机的“细粒度”、“结构化”、“针对多用户”的诊断方案知识模型KSM(Knowledge Solution Model)。

2.1 理论基础

有限状态自动机定义:M=(S,I,F)叫有限状态自动机，其中:

有限状态集S={s0,s1,s2，…，sn};

有限输入集I，每个x∈I;

有一个状态转换函数fx:S→S。F={fx|x∈I}。

状态si，输入x,fx(si)为下一个状态。

图1给出了某IT企业提供的一个故障“安装OA系统时报错”的诊断方案，由1～6共6个步骤组成。其中，步骤1有叶子步骤1.1,1.2,1.3组成。步骤2本身就是个叶子步骤。每个步骤包括叶子步骤都代表一个状态。

2.2 诊断方案模型

下面给出模型的定义。

诊断方案:主要由描述诊断方案的应用环境的元数据组(可扩充)和详细诊断方案(简称详细方案)构成。目前已定义的主要元数据包括:语种、方案名称、主题词、问题编号、产品线信息(如产品线、机型信息、部件信息等)、关联文档、访问角色、方案特征等。详细方案是一棵由多个步骤组成的树。步骤可细分成子步骤或就是叶子步骤。叶子步骤不可再分。叶子步骤由一系列的引导状态、引导动作、用户应答和跳转指令等部分组成，如图2所示。其中:

引导状态:是应用方案进行诊断过程中的一个瞬像，是前驱诊断过程中所获取的信息总的体现;

引导动作:是系统根据当前所获取的信息包括引导状态的值作出的进一步诊断引导的决策。

用户应答:是用户对系统引导步骤所作出的响应。其表现形式包括:选择(单选和复选)、确认(yes or no)、被诊断系统的提示信息输入、自检结果等。

跳转指令:根据用户应答结果，结束或跳转到其他步骤。

2.3 步骤类型

步骤有多种类型。步骤的分类主要包括:信息呈现、提问、规则推理、自检、步骤跳转、求助等。

2.3.1 信息呈现

定义:根据呈现的规则，以多媒体的形式，将具体信息呈现给用户。

组成:提示语、呈现的内容和呈现规则。

示例:

提示语:请查看如下的图片

呈现的内容:{图片1，图片2}

呈现规则:

规则1，若是xp系统，显示图片1:?os=xp→URL(图片1)

规则2，若是win7系统，显示图片2:?os=win7→URL(图片2)

2.3.2 提问

定义:向用户提出问题，用户给出应答后，进行相应的跳转。

组成:问题的帮助、可带参数的问题、参数值的输入或选择、跳转规则。问题的帮助:给出能帮助用户理解问题和作出判断的信息。问题的参数在编辑问题的时候进行定义，参数可以任意个。需要判断用户是否提供足够的问题参数值。参数由参数名称、参数说明、参数的格式、参数值类型(整型、布尔、字符串、日期、list、集合)等组成。参数间存在“与”或者“或”的逻辑关系。如布尔型的参数值，取值为{是，否}。参数值的交互方式有两种:用户输入或在系统提供的可选项中选择。

示例:

问题的帮助:如何判断您的操作系统类型(注:这是一个超链接，链接到一个帮助页面)

问题:请问您的操作系统是什么?

参数值的输入或选择:〇XP〇Win 7〇Win 2000

跳转规则:

2.3.3 规则推理

定义:利用规则执行相应的推理机进行推理，并根据推理结果执行相应的跳转。

组成:提示语、推理机、推理结果、跳转规则。提示语:提示用户目前正在进行的推理操作，包括推理开始时的提示、推理中间过程或中间结果的提示和推理结束后的提示等。推理结果:向用户提供推理的结果。

示例:

提示语:下面将检测噪音源……

推理机:能检测噪音源的代码

推理结果:推理结果如下，您的噪音来源是风扇，请点击下一步

跳转规则:

2.3.4 自动检测

定义:利用第三方系统进行系统自检，并根据检测结果执行相应的跳转。

组成:提示语、第三方系统、接口协议、检测结果、跳转规则。提示语:提示用户目前正在进行的检测操作。检测结果:向用户提供检测的结果。

示例:

提示语:下面将调用第三方系统检测噪音源，请点击链接url:．/tem.exe进行检查……

第三方系统:检测噪音源的第三方系统

接口协议:本系统和第三方系统接口协议

检测结果:检测结果如下，您的噪音来源是风扇，请点击下一步

跳转规则:

2.3.5 步骤跳转

定义:根据跳转指令，直接执行相应的跳转。

组成:跳转指令。

示例:跳转指令:goto(1.2)

2.3.6 求助

定义:根据目前方案，不能解决用户的问题，需要求助他人或系统来解决。图2.7中的步骤6就是个求助型步骤。

组成:提示语。主要求助方式包括电话求助、QQ/MSN求助、网上求助等。

示例:提示语:您可以拨打电话010-62432134进行人工咨询。

2.4 提问类型

解决方案中的提问类型包括陈述句、疑问句、选择句、输入提问句等。

陈述句:用来描述一个提纲或步骤的内容。1)在陈述句中一般不要出现与使用对象相关的词，比如说“用户”、“指导”、“你”、等;也就是说此陈述适合任何用户使用(除非该方案或步骤只给特定的用户使用)。2)采用尽量固定的句式，如:动宾结构。

疑问句:是对用户的提问、提出条件或与用户进行交互。疑问句尽量使用动宾结构，如:“故障是否消失?”、“是否有病毒?”等。

选择句:是用户在选择条件的时候的提示语句，如:“请选择操作系统:”。

输入提示句:需要用户输入某个条件值的时候的提示语句;如:“请输入蓝屏代码:”。

2.5 跳转类型

在解决方案中，跳转类型有多分支、单分支两种。

多分支:多个参数间是组合的关系。

示例:

“请确认机器执行过以下操作”:

安装过软件?〇Yes〇No

安装过硬件?〇Yes〇No

上过互联网?〇Yes〇No

单分支:步骤(或条件值)间是单选关系，单入口，如果从一个入口进入，不论诊断成功还是失败都会跳出整个分支。

示例:“请选择操作系统”:〇XP〇Vista〇Win 7

3 模型应用

随着某IT企业客户数量的增长和设备的复杂性的提高，企业所生产的设备在出现故障时，解决这些故障所需的成本也越来越高。我们将诊断方案知识模型应用于该企业，实现了“某IT企业解决方案管理系统”。开发采用的数据库服务器是Oracle 10g;操作系统是Redhat Advanced Server 4.6;开发环境MyE-clipse,Web服务器是Tomcat。系统2010年正式上线，取得了令人满意的效果。

系统采用模块化设计，主要模块包括:解决方案管理模块和详细方案管理模块。解决方案由描述解决方案的元数据信息值和一个详细方案组成。详细方案由步骤组成。详细方案的管理就是方案步骤的管理。

图3是解决方案管理主页面。

主要功能如下:

查找解决方案，显示查找结果;

浏览解决方案;

单击“新增解决方案”可以进入新增解决方案页面;

单击操作列的“编辑”按钮可以对该行的解决方案进入编辑页面进行编辑、“查看”按钮可以查看解决方案，“删除”按钮可以删除选定的解决方案(具备删除的权限)，“复制”按钮可以复制该解决方案，生成一个新的解决方案，方便方案编辑人员编辑。

图4是详细方案管理主页面。

主要的功能如下:

对方案步骤的查找，显示查找结果;

浏览方案步骤;

单击“新增方案步骤”可以进入新增方案步骤页面;

单击操作列的“编辑”按钮可以进入编辑页面对该行的详细方案进行编辑、“查看”按钮可以查看详细方案步骤，“删除”按钮可以删除选定的详细方案步骤(具备删除的权限)。

4 结语

本文在研究现有故障诊断方案技术上，提出了一种面向客户的故障诊断知识建模方法。

基于该知识模型，我们还设计并实现了话务员干预下的故障诊断算法和客户自助故障诊断算法。该方法和模型已成功应用于国内某大型IT企业，并在2010年正式上线，配合我们设计实现的故障诊断算法，在故障诊断类问题的处理中取得了令人满意的效果。

参考文献

[1]朱大奇,于盛林.基于知识的故障诊断方法综述[J].安徽工业大学学报:自然科学版,2002,19(3):197-204.

[2]吴文可,文福拴,薛禹胜,等.基于多源信息的延时约束加权模糊Petri网故障诊断模型[J].电力系统自动化,2013,37(24):43-53.

[3]张岩,张勇,文福拴,等.容纳时序约束的改进模糊Petri网故障诊断模型[J].电力系统自动化,2014,38(5):66-72.

[4]熊国江,石东源,朱林,等.基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断[J].电力系统自动化,2014,38(5):59-65.

[5]Isermann R.Fault-diagnosis systems[M].Berlin:Springer,2006.

[6]Chen J,Patton R J.Robust model-based fault diagnosis for dynamic systems[M].Springer Publishing Company,Incorporated,2012.

[7]Zaytoon J,Lafortune S.Overview of fault diagnosis methods for Discrete Event Systems[J].Annual Reviews in Control,2013,37(2):308-320.

飞机引气系统的建模与故障仿真 篇6

飞机引气主要来自发动机压气机、APU、或地面气源。可用于空调和增压系统供气、大翼前缘及发动机前缘整流罩热防冰、发动机的起动、水箱及液压油箱增压气源、驱动液压泵等[1]。根据航空公司故障汇编手册的调查和数据统计, 飞机引气系统的故障[2,3]发生、重复率高, 排故时间长、难度大, 再加上维修人员对其内部工作原理缺乏深入认识, 发生故障时, 若只是盲目的更换部件, 而不能对故障进行准确的定位, 这样不仅耗费人力, 增加维修成本, 甚至影响飞行安全。

当前, 飞机引气系统的研究已经取得了很大的进展, 尤其是关于温度调节性能的文献[4,5,6]较多, 但是对于其故障定位的研究并不多。

所以本文在深入分析研究引气结构及其故障机理的基础上, 通过模块化的方法, 结合能量守恒、动量方程和s函数开发了引气系统中高压阀、过压阀、压力调节阀、风扇阀门、预冷器等各部件的仿真模块, 然后再把各模块通过实际的气流流动关系连接起来, 在matlab/simulink环境下, 以压力调节阀, 风扇阀门以及传感器等部件发生故障为例, 对故障进行仿真, 分析仿真得到的各部件的动态变化曲线, 并验证仿真故障结果与实际结果是否相符, 以验证模型的准确性。该模型的建立对引气系统故障诊断有重要意义。

1 系统数学模型

在正常情况下, 飞机引气由发动机高压压气机第7级经单向阀引用空气, 当发动机处于慢车状态时, 由于第7级高压空气压力不足以满足需要, 引气系统自动转换为第10级供气。引用的空气经过压力调节阀, 使出口空气压力调节至36至44 psi。压力调节阀下游有一个过压活门, 当压力调节阀工作不正常致使出口压力超过正常值时, 过压活门会自动关闭以保护管路系统。当上游管路压力达到75 psi时, 过压活门开始关, 当压力达到85 psi时, 活门全关。当上游压力下降到35 psi左右时, 活门全开。引起管路下游有一个预冷器, 预冷器使其温度保持在200℃的范围内, 风扇空气活门的开关由温度控制恒温器 (TCT) 控制, 引气系统原理如图1所示。

1.1 预冷器

预冷器就是气体之间交换的热交换器, 它的作用是限制引气温度, 防止高温损伤飞机, 使温度保持在适当的范围。目前, 尽管在飞机系统中使用的热交换器[7]类型较多, 但总的来说, 他们都属于间壁式热交换器, 即热流体与冷流体间的热交换是通过分离它们的隔板热传导及隔板与流体之间的对流换热来进行的。随着有色金属、不锈钢防腐处理技术和钎焊工艺技术的提高, 近年来在化工、石油化学、航空、车辆、动力机械、电子和原子能等工业部门中得到了广泛的应用。该系统采用的是板翅式热交换器, 因其结构紧凑、体积小、换热效率高的优点, 被认为是最有发展前途的新型热交换设备之一。冷热空气被固体壁面隔开, 热量通过固体壁面进行传递。从发动机风扇端引入的冷空气和发动机压气机引入的热空气分别进入预冷器的冷热通道, 气体在预冷器中进行热交换。本文利用集总参数发建立预冷器动态模型, 分别以热边引气流量、温度、压力和冷边引气流量、温度为输入参数, 热边出口温度和压力为输出参数, 将预冷器分为几个模块, 并在各模块内进行参数集中, 最后由能量守恒和动量方程可以得, 预冷器数学模型如下所示:

式中T为温度, 下标w、h、c分别代表壁面、热路和冷路气流, i、e分别表示输入、输出, G为气体质量流量 (kg/s) , cp、cw分别为空气定压比热和壁面材料比热 (J/kg℃) , M为壁面质量 (kg) , α为对流换热系数, ρ为气流密度 (kg/m3) , △p为热边单程压降 (pa) , b为系数, l1为热流体的单程流道长度 (m) , l2为冷流体的单程流道长度 (m) , ln为共同边长度 (m) , q为指数, η为热交换器效率。 (1) 描述了壁面温度随时间的变化方程; (2) 描述了热边输出温度的变化方程; (3) 描述了冷边输出温度随时间的变化方程; (4) 描述了预冷器的压降方程; (5) 描述了预冷器的效率。预冷器数学模型用到的气体比热、空气导热及气体粘性系数[8]等计算公式如下所示:

式中ω为质量流速, Ac为最小流通面积, μ为气体粘性系数, de为当量直径, Re为雷诺数, Nμ为奴塞尔准数, λ为流体导热系数。

1.2 蝶形阀门数学模型

飞机引气系统中主要是蝶形阀, 其结构框架如图2所示。对于蝶形阀模型的建模, 将蝶形阀[8]看作一个最小可变的喷管且忽略通过气流温度的变话。所建阀门仿真模型的输入量与输出量关系如下式所示:

其中, cd为蝶形阀损失系数, θ为阀门开度。下标1、2对应阀门入口和出口。

1.3 温度传感器

温度传感器监控预冷器下游调节后的引气温度, 作为反馈控制输入给风扇控制阀门, 用于控制风扇阀门开度, 以便于调节预冷器输入端冷空气的流量。目前, 飞机引气系统上使用的温度传感器[9,10,11]是铂膜电阻温度传感器。对铂膜热电阻的瞬态温度平衡方程的小扰动方程进行无因次化可得:

取铂膜电阻值R的相对变化:

则铂膜温度传感器的传递函数为:

式中Κ0为比例系数。

对于飞机引气系统中的压力传感器的建立, 数学模型的建立与上相似。

1.4 压力调节阀 (PRV)

PRV是引气系统中重要的部件之一, 它主要限制活门下游压力在36至45 psi。当下游超温时, 阀门关闭, 减小热引气流量, 同时相对增加冷空气流量, 从而调节引气出口温度。本文通过对压力调节阀控制腔, 控制活门, 出口压力腔[12,13]等根据流量连续和力平衡方法, 建立起动态平衡方程, 在simulink中搭建出其数学模型如图3所示。

对于风扇活门数学模型的建立, 方法如上类似, 这里就不再赘述。

1.5 其他部件模型

除以上各种部件外, 还有高压引气阀, 过压阀 (OPV) 等, 对它们数学模型的建立, 可简单地根据手册中部件的工作原理, 用s函数编写其仿真模块[14]。飞机引气系统仿真模型如图4所示。

2 故障仿真

由于飞机发动机引气系统结构复杂, 大多数部件为敏感气路控制, 且发生率、重复率高, 排故时间长、难度大成为机务维护工作的一大难题。飞机故障汇编手册中数据显示, 引气系统故障[12]是夏季故障发生几率较高的系统之一, 其中引气低压是发动机引气系统中最常见故障。本文以压力调节活门故障、风扇阀门故障和传感器故障为例, 对引气系统进行故障仿真, 根据故障条件下各组件出口参数变化, 来分析引气低压故障发生原因。

2.1 压力调节活门故障仿真

压力调节活门是气动工作部件, 调节引气压力到36至45psi当出现下列5种情况之一时, 活门保护性自动关闭:引气超温、引气超压、吊架/机翼/机身引气管路漏气、APU引气活门未关、对应的发动机启动活门未关。压力调节活门与控制器之间由一条管道相连, 如果控制管路或接头发生漏气, 将会使控制压力减小或完全释放, 最终压力调节部件失效, 致使出口压力超过正常值, 下游的过压保护阀 (OPV) 会自动关闭以保护管路系统, 下面仿真调节阀故障发生故障, 下游出口压力超压, 导致过压阀关闭。压力调节阀角度扩大100倍, 仿真参数:热路:T:300℃, P:0～76.88 psi;冷路:T:15℃;仿真图如图5所示。

从仿真结果可以看出在压力调节活门发生故障前, 调节阀出口、预冷器、过压阀等部件的出口动态变化参数都在正常范围, 发生故障后, 调节阀出口压力过压后仍处在打开状态, 不能正常调节出口压力, 当出口压力超过过压阀的安全值85 psi时, 过压阀关闭, 预冷器出口压力减小, 导致引气低压故障, 这与故障手册上的结果一致。

2.2 风扇活门故障仿真

风扇空气活门的开关由温度控制恒温器 (TCT) 控制, 通过控制风扇活门, 调节进入预冷器的冷却空气流量, 使发动机引气温度保持在200±15℃。TCT的调节主要包括两个部分:温度感应和压力调节两部分。预冷器出口温度高于200℃时, 感温元件受热伸长量不同产生的位移差使得通气腔开放, 隔膜感受腔体压差变化带动阀门开, 预冷器出口空气进入风扇活门打开腔, 作动风扇空气活门打开, 预冷器冷却空气流量增加, 引气温度降低, 避免引气系统过热失效。预冷器出口设置一个温度传感器与引起监控计算机 (BMC) 相联, 用于显示故障警告和在超温情况下关闭压力调节阀。如果风扇活门卡死在开度很小的位置, 则会导致预冷器冷却空气流量很小, 这样会使预冷器的冷却效果降低, 导致预冷器下游空气温度升高, 当预冷器下游传感器感受到超温时, 就会向压力调节器传递过热信号, 压力调节器就会减小其活门开度, 开度减小就会导致引气系统低压故障。设置风扇活门发生卡死故障, 故障将导致热引气流量无法调节, 常见为引气输出压力降低。仿真参数:设置过热温度为230℃, 热路:T:300℃, P:0～76.88 psi;冷路:T:15℃;压力调节阀角度扩大100倍, 风扇阀门角度扩大1 000倍。仿真如图6所示。从仿真结果可以看出, 在其他部件都正常工作的前提下, 在预冷器温度未达到230℃前, 预冷器出口压力已稳定, 随着温度的持续上升, 由于风扇阀门卡死, 不能调节热引气温度, 当预冷器温度超过230℃时, 压力调节阀逐渐关小阀门, 导致预冷器输出压力降低。由仿真结果可知, 这与故障手册上的结果一致。

2.3 传感器故障仿真

在引气系统的整个控制过程中, 控制器通过接受各个温度传感器传来的信号, 进行处理, 发出控制信号。一旦传感器发生故障, 控制组件接受到的将是假信息, 输出的也是错误信号, 必然影响整个系统的正常工作。以风扇活门传感器故障为例进行仿真。当风扇活门热传感器发生故障, 将错误的预冷器出口温度当做超温信号反馈给控制组件, 压力调节阀通过温度控制恒温器与调节阀之间传感器气路的关联, 以纯气动方式控制压力调节阀的关闭。仿真参数:设置超温温度为250℃。热路:T300℃, P:0～76.88 psi;冷路:T:15℃;仿真如图7所示。

从仿真结果可以看出, 预冷器输出温度为200℃, 而温度传感器故障时感受的温度大约250℃, 引气温度超温导致压力调节阀活门关闭, 热引气流量减小, 冷气流量相对增大, 预冷器输出压力减小, 所以温度传感器发生故障时, 会导致引气低压故障, 由仿真结果可知, 这与故障手册上的结果一致。

3 结语

飞机引气系统结构复杂, 故障类型较多, 传统的定期维护和例行检查虽然降低了故障发生概率, 但这种方法在一定程度上满足不了企业的需求, 同时缺乏实时性。本文通过对引气系统的各部件工作原理进行了深入分析, 建立较准确的数学模型, 同时实现了对飞机引气系统经常出现的故障进行了仿真研究。结果表明:该模型的建立不仅具有重要的应用前景, 而且对于维修人员的培训, 同样具有重要的参考价值。

摘要：飞机引气系统结构复杂, 故障类型较多, 排故难度大。为深入分析飞机引气系统故障机理, 提高故障准确性, 根据动量方程、能量守恒和力平衡方程等方法建立高压阀、过压阀、压力调节阀、风扇阀门、预冷器以及引气系统整体的数学模型。采用simulink仿真, 得到压力调节阀、风扇阀门以及传感器等部件发生故障时的故障征兆及引气系统各部件参数的动态变化曲线, 并详细论述曲线变化过程。仿真结果与故障汇编手册中的结果一致, 表明该模型对引气系统故障诊断有重要参考价值。

故障树建模 篇7

测控装备是保障靶场武器系统试验鉴定的重要环节。测控装备在发生故障时,装备的修复率和修复速度从某种程度上将影响靶场试验的顺利进行,所以运用故障诊断系统来对复杂测控系统装备进行诊断,找出故障原因、给出维修建议,成为辅助技术保障人员维修测控装备必不可少的途径。随着电子技术的发展,人们逐步认识到,对故障诊断问题有必要重新研究,必须把以往的经验提升到理论高度,同时在坚实的理论基础上,系统地发展和完善一套严谨的现代化电子设备故障诊断方法,并结合先进的计算机数据处理技术,实现电子电路故障诊断的自动检测、定位及故障预测。

1 故障树分析方法

故障树分析[1,2]是一种主要的系统可靠性和可用性预测方法,广泛的应用于工程实践中。在系统设计过程中,通过对可能造成系统失效的各种因素(例如硬件、软件、环境、人为等因素)进行分析,画出逻辑框图(图1),从而确定系统失效原因的各种可能组合方式及其发生概率,以计算系统失效概率,并采取相应的纠正措施,是提高系统可靠性、安全性的一种设计分析方法和评估方法。

将系统级的故障现象(称为顶事件)与最基本的故障原因(称为底事件)之间的内在关系表示成树形的网络图[3],各层事件之间通过 “与”、“或”、“非”、“异或”等逻辑运算关系相关联。基于故障树模型可以对系统进行定性和定量的分析,故障诊断则是一个从观测到的顶层故障现象出发,逐步向下演绎,最终找出对应的底层故障原因的过程。他把系统故障与组成系统的部件故障联系在一起,并有层次地分别描述出系统在实效的进程中,各种中间事件的相互关系。故障树模型是描述诊断对象结构、功能和关系的一种定性因果模型,他体现了故障传播的层次性和子节点(即下层故障源)与父节点(即上层故障现象)之间的因果关系。

2 故障树建造

在故障树分析中,建树的关键是要清楚地了解所分析的系统功能逻辑关系及故障模式、影响及致命度,建树完善与否直接影响定性分析和定量计算结果是否正确,故障应是实际系统故障组合和传递的逻辑关系的正确抽象。整个建树过程是工程技术人员对系统的分析思考过程,通过不同角度的建树过程,使分析人员进一步得到系统各种信息而更加熟悉系统,帮助设计人员判明潜在故障,以便改进设计、改进运行和维修方案。建树工作较繁,因此应由系统设计、使用人员和可靠性方面的专家密切合作,而且应该不断深入,逐步完善。

首先,分析系统各个组件的功能、结构、原理、故障状态、故障因素及其影响等,并作深刻透彻的了解,确定一个不希望的顶事件。由此开始,逐级找出各级事件的全部可能的直接原因,并用故障树的符号表示各类事件及其逻辑关系,直至分析到各类底事件为止。按以下4个步骤进行建树[5]:

(1) 熟悉系统

在对一个系统进行故障树分析之前,建树者首先应对系统的功能、结构原理、故障状态、故障因素及其影响等作深刻透彻的了解,收集有关系统的技术资料,这是建树的基础工作。

(2) 确定顶事件

顶事件可以根据研究对象来选取,通常顶事件是指系统不希望发生的故障事件,为了能够进行分析,顶事件必须有明确的定义,能够定量评定,而且能进一步分解出发生的原因。一个系统可能有多个不希望发生的事件,因此可以建立几棵故障树,但一个故障树只能从一个不希望事件开始分析,这就要选择与设计、分析目的最相关的事件作为建树的起始事件,即顶事件。

(3) 构造故障树

由顶事件出发,逐级找出各级事件的全部可能的直接原因,并用故障树的符号表示各类事件及其逻辑关系,直至分析到底事件为止。显然,对于一个复杂的系统构造一颗故障树需要很大的工作量,建树分为2类:人工建树,基本上用演绎法,即对系统的各级故障事件进行逻辑推理;第2类是计算机辅助建树,目前这是个很活跃的研究课题。

(4) 简化故障树

当故障树构成后,还必须从故障树的最下级开始,逐级写出上级事件与下级事件的逻辑关系式,直到顶事件为至。并结合逻辑运算算法做进一步分析运算,删除多余事件。

3 脉冲雷达故障树的建立

电子设备故障检测和定位,由于情况复杂、原因较多,传统的手段难以很快给出相应正确的故障判断,因为故障解决时间的拖延,因此迫切需要可以快速自动检测故障[6]。某装备发射机发射功率大,故障发生频繁,给保养维护带来很多问题。以该发射机为例,建立发射机故障树,应用故障树分析方法对发射机进行分析。

发射机分系统是该雷达的核心部分之一。发射机将激励源所产生的频率稳定度极高的高频小信号放大到所需要的功率电平,具有频率稳定度高,失真小,相位相参等优点。建立故障树建立某型雷达发射机的故障树,如图2所示。

其中,T表示发射机不能上高压;主要故障分别是:U1为末级组件电路故障,U2为前级组件电路故障,U3为激励产生故障,U4为PIN开关故障,U5为组件电源故障,U6为馈线故障。

对应的故障征兆参数有10个,分别是:X1为发射机功率欠输出,X2为末级组件输出故障,X3为前级组件输出故障,X4为前级组件RF功率输出不正常,X5为发射机超温,X6为工作比和脉宽不正常,X7为发射激励故障,X8为发射允许故障,X9为PIN驱动故障,X10为电源过流或欠压。

4 故障树分析

4.1 定性分析

对故障树进行定性分析[7]的主要目的是:寻找导致与系统有关不希望事件发生的原因组合,即寻找导致顶事件发生的所有故障模式,从中确定系统的薄弱环节,采取措施,予以补救。

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同样,引入二值变量Φ,表示顶事件T的状态。定义顶事件的状态为

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割集是导致正规故障树(仅含有底事件、结果事件以及与、或、非三种逻辑门)顶事件发生的若干底事件集合。若有K个状态向量X,能使Φ(X)=1,则称为割向量,割向量对应的底事件集合称为割集。最小割集是导致正规故障树顶事件发生数目不可再少的底事件集合。如图2所示的故障树,利用下行法求最小割集。下行法的特点是根据故障树的实际结构,从顶事件开始,逐级向下寻查,找出故障树的所有割集,然后再通过集合运算规则加以简化、吸收,得到全部最小割集。求解过程如表1所示。

经简化、吸收,去掉重复的割集,得到全部10个最小割集分别为

K1={X1};K2={X2};K3={X3};K4={X4};K5={X5};K6={X6};K7={X7};K8={X8};K9={X9};K10={X10}。最小割集表明系统的危险性,每个最小割集都是顶事件发生的一种可能渠道,最小割集越多系统越危险。

4.2 定量分析

定量分析[8]的目的是计算顶事件的发生概率,以他来评价系统的安全可靠性,将计算的顶事件发生概率与预定的目标值进行比较,如果超出目标值就应该采取必要的改进措施,使其降至目标值以下。各底事件发生概率如表2所示。

根据底事件的发生概率可以计算出顶事件发生概率为

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概率重要度分析是故障树分析中的重要部分,反映了底事件概率变化对顶事件概率变化的难易程度,但并不能反映出不同底事件改进的难易程度。设t=1000h,λ为各底事件的发生概率,则可靠度的计算公式为

Ri(t)=e-λit (3)

各底事件的可靠度为

R1(t)=e-λ1t=0.923;R2(t)=e-λ2t=0.368;R3(t)=e-λ3t=0.895;R4(t)=e-λ4t=0.926;R5(t)=e-λ5t=0.945;R6(t)=e-λ6t=0.932;R7(t)=e-λ7t=0.913;R8(t)=e-λ8t=0.894;R9(t)=e-λ9t=0.941;R10(t)=e-λ10t=0.926。

设t=1000h,Fi(t)=1-Ri(t),则概率重要度的计算公式为

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式中

各底事件的概率重要度为

Δg1(t)=0.221;Δg2(t)=0.850;Δg3(t)=0.231;Δg4(t)=0.239;Δg5(t)=0.219;Δg6(t)=0.263;Δg7(t)=0.256;Δg8(t)=0.219;Δg9(t)=0.245;Δg10(t)=0.219

通过分析可知每个底事件在系统中所处位置的重要性,设计人员在设计过程中应该采取必要的检测手段和保护措施来提高其可靠性和安全性。

5 结束语

由于导致顶事件故障的原因有多个,在故障诊断时,可以判断所有最小割集即故障模式,从而找到故障原因,但是对于复杂电路的故障树分析,将有大量的故障模式需要测试,在此用故障树最小割集重要度进行分析,只要对重要度大的故障模式进行监测,对于重要度小的故障模式可以不进行监测,或者对几个重要度大的故障模式所对应的监测点进行监测,然后综合进行判定。根据故障树分析结果,将脉冲雷达的可靠性指标转换为对各底事件的可靠性要求,通过提高底事件的可靠性达到提高脉冲雷达可靠性的目的。经过可靠性验证,脉冲雷达实际达到的可靠性值与分析结果基本一致。将所有底事件按概率重要度进行排序,由高到低初步设置故障检测点,然后再进行优化,达到用尽量少的检测点来确保尽可能高的故障检测能力。

摘要：首先对某单脉冲雷达建立故障树模型,然后通过建立的故障树对雷达故障进行定性、定量分析、计算,最后对研究结果进行试验验证。可以证明利用构建故障树来进行无线电测量设备故障诊断分析,不仅可以方便推理机构寻找潜在故障和进行故障诊断,而且可以进一步预测未来系统故障发生的概率,便于测量设备故障的检测与定位。

关键词：故障树分析,雷达,故障诊断,重要度

参考文献

[1]朱大奇,于盛林.基于故障树最小割集的故障诊断方法研究[J].数据采集与处理,2002,6(4):46-50.

[2]金星,洪延姬,武江涛,等.基于故障树的智能型故障诊断系统[J].宇航学报,2001(3):34-37.

[3]杨晓川,谢庆华,何俊,等.基于故障树的模糊故障诊断方法[J].同济大学学报,2001,4(2):67-69.

[4]张琦,廖捷,吴建军,等.基于FTA的通用装备电子系统故障诊断专家系统设计[J].兵工学报,2008,3(1):78-80.

[5]Tang Z,Dugan B.Minimal cut set/sequence generation fordynamic fault trees[C]//Annual reliability and maintain-ability symposium on product quality and integrity.Los an-geles:american institute of aeronautics and astronautics,2004:207-213.

[6]罗志勇.雷达系统智能故障诊断技术研究[D].西安:西北工业大学,2006:167-171.

[7]耿宏,刘晔,武泰安.基于模糊故障树的ILS接收机的故障诊断[J].计算机技术与发展,2011,21(9):133-136.

故障树建模 篇8

1 系统总体结构框架

电梯故障诊断专家系统采用两层集散式结构框架, 其总体结构如图1所示。现场采用自动测试设备对电梯的各项运行数据进行采集, 并通过A/D转换模块将模拟量信号转换为系统可以识别的数字量信号并传输至上位机, 上位机采用系统开发软件构建基于故障树分析的电梯故障诊断专家系统, 将采集到得数据与标量进行比较, 对异常运行的数据, 专家系统进行进一步的分析和处理, 给出相应的诊断结论和处理方案。

2 电梯系统故障树分析

电梯故障诊断专家系统采用故障树分析方法, 通过大量实际经验和事实分析, 将电梯系统故障分为四大模块即门系统、制动系统、安全回路和拖动系统[2], 其故障树二级节点结构图如图2所示。以电梯系统故障为作为整个故障树的顶事件, 将门系统故障、制动系统故障、安全回路故障和拖动系统故障作为故障树的二级节点, 并依此向下分解延伸, 构建电梯系统的故障树。

3 专家系统的构建与实例分析

3.1 电梯故障诊断专家系统的构建

电梯故障诊断专家系统整体结构如图3所示, 由知识库、数据库、人机接口、推理机、知识获取机制和解释机制六部分组成[3]。是一个集数据采集、信号分析、专家诊断、故障预测和定位多个子系统于一身的智能集成化系统.电梯故障诊断专家系统的其核心部分为知识库和推理机[4]。电梯的故障诊断是在电梯的状态监测与信号分析处理的基础上进行的, 通过故障诊断专家系统可实现对电梯故障的性质和程度、产生原因或发生部位进行诊断, 并对电梯的性能和故障发展趋势进行预测。

电梯故障诊断专家系统推理方法的选择采用正反向混合推理, 它弥补了正向推理和反向推理的不足之处, 将正向推理和反向推理的独立优势进行了有机结合, 推理思路更近似于人们日常决策的思维方式, 其推理流程图如图4所示。

3.2 电梯故障诊断实例分析

以电梯门系统故障为例, 当电梯出现反复开关门的故障时, 专家系统至门系统分支故障树的定事件向下正向推理, 第一级推理得出故障为轿门系故障 (该级节点含厅门系、轿门系和门锁继电器) , 继续向下推理依次得到故障为轿门系-运行异常-反复开关门, 最后又反复开关门得出电梯系统故障的底事件为门锁触点接触不良或关门受阻。如果此时用户对故障结论有所质疑还可以通过手动进行反向推理, 验证故障结论的准确性。

结束语

基于故障树分析的电梯故障诊断专家系统能够实现对电梯系统故障的精确定位, 并提供相应的维修方案和安全措施, 同时对危险故障进行预警, 提示用户进行及时处理, 保障了电梯系统的安全运行, 大大降低电梯安全事故, 对电梯的长期稳定运行和保障人的生命安全具有重大意。

参考文献

[1]史慧, 王伟, 高戈.智能故障诊断专家系统平台[J].计算机测量与控制, 2005, 13 (11) :1167-1169.

[2]陶鹏, 孙晓明, 张超.基于神经网络推理策略的电梯故障诊断法[J].武汉理工大学学报:信息与管理工程版, 2009, 31 (6) :950-953.

[3]陈志军, 闫学勤, 黄德启等.无机房电梯的智能故障诊断系统[J].自动化仪表, 2010, 8 (31) :70-73.