基于FTA和FMEA的智能故障诊断技术研究
| 文献类型 | 学位 |
| 作者 | 赵廷弟[1] |
| 机构 | 北京航空航天大学 ↓ |
| 授予学位 | 博士 |
| 年度 | 2003 |
| 学位授予单位 | 北京航空航天大学 |
| 语言 | 中文 |
| 人气指数 | 1 |
| 浏览次数 | 1 |
| 关键词 | 人工智能;FTA;FMEA;故障诊断;可靠性 |
| 摘要 | 该文从系统学和武器装备全寿命周期的角度研究智能故障诊断,应用可靠性工程中的故障分析技术——故障树分析(FTA)和故障模式影响分析(FMEA)技术建立智能故障诊断模型.首先,在深入分析了目前智能故障技术,特别是基于FTA的智能故障诊断技术的发展与应用的基础上,从系统科学和武器装备全寿命周期角度研究通用智能故障诊断技术.分析论述了可靠性系统工程原理及其与智能故障诊断的密切关系,并重点论述了FTA和FMEA技术所反映的系统性的故障逻辑关系,及其与智能故障诊断技术的内在关系.其次,分析了故障诊断的本质、特征,对建立智能故障诊断模型的思维进行了全面的论述,并建立了与智能故障诊断相关的概念与信息模型.提出应用FTA和FMEA技术,基于时空结构的智能故障诊断模型框架:iFDFS(intelligent Fault Diagnosis System),对框架的体系结构,组成和推理机制及其推理逻辑流程等进行了论述.第三,论述基于故障树推理(FTBR—Fault Tree Based Reasoning)的智能诊断模型、以及与之相协调推理诊断的基于FIORN(Fault Input/Output Relation Nets)推理(FIORNBR—FIORN Based Reasoning)和基于规则推理(RBR—Rule Based Reasoning)的智能诊断模型,提出应用动态故障树的智能推理诊断方法,并对多态故障树在智能故障诊断中的应用进行了探索性的研究.同时,详细论述了智能故障诊断模型中系统建模、推理机制和推理逻辑.FTA和FMEA是适用于各类武器装备的故障分析技术,FIORN模型也是针对各类武器装备而建立的,因此该智能故障诊断推理模型具有很强的通用性和开放性.以FTBR的推理为主推理机制,FIORNBR的推理和RBR的推理为辅助推理机制,协同推理诊断,发挥各自的优势,形成有机的整体,建立了通用的、高效的故障推理模型.第四,论述了应用面向对象技术设计开发的、以FTBR和RBR综合故障诊断推理为推理机制的通用智能故障诊断框架——智能故障诊断系统开发工具(iFDST——intelligent Fault Diagnosis System Tool),包括iFDST及应用其开发的非实时智能故障诊断系统(NRt-ifds——Non-Real Time intelligent fault diagnosis system)的体系结构、功能、系统对象模型和简要的功能流程等,以及iFDST的知识表达方式和采用OTOD(Object Type Oriented Data model)描述的知识对象模型.最后以XX坦克的供弹机和运七飞机起落架系统为例,建立故障诊断专家系统实例.论述了两个智能故障诊断系统的应用过程,对iFDST进行了有效的实际工程应用验证.总结论文所研究的成果与创新点,并分析展望未来进一步的研究工作. |
影响因子：
dc:title:基于FTA和FMEA的智能故障诊断技术研究
dc:creator:赵廷弟
dc:date: publishDate:1753-01-01
dc:type:学位
dc:format: Media：北京航空航天大学
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：北京航空航天大学.2003.
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dc: identifier:ISBN:
