一种基于模型的测控设备故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模型的测控设备故障诊断方法，具体包括以下步骤：S1、模型定义；S2、逻辑定义；S3、有向图转换；S4、遍历定位：本发明专利技术涉及航天测控技术领域。该基于模型的测控设备故障诊断方法，将处理函数和观测函数作为单个节点故障诊断的基本数学模型，建立测控设备系统内部各功能模块输入输出信号之间的全部相互关系，实现了对测控设备系统内部所有可能状态的描述，能够涵盖测控设备系统所有可能出现的故障，并且采用有向图对测控设备系统各功能模块相互关系进行描述的方法，通过有向图搜索，实现功能模块故障的迅速诊断和精准定位，并且诊断模型较为简单，组合过程也不复杂，具有良好的扩展性。具有良好的扩展性。具有良好的扩展性。

A model-based fault diagnosis method for measurement and control equipment

【技术实现步骤摘要】
一种基于模型的测控设备故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及航天测控
，主要应用于航天测控设备智能化管理具体为一种基于模型的测控设备故障诊断方法。

技术介绍

[0002]传统的测控设备故障诊断基本上等同于异常告警，即通过系统内设置的监测点对设备状态进行监视，以了解设备相关部件的工作情况，并对超出正常取值范围的状态进行报警，这种故障检测的方式存在如下问题：
[0003]1、故障虚报、漏报、错报概率大：只能根据监测点状态进行简单判定，故障判决条件单一，无法适应各种复杂运行状态，误诊率高；
[0004]2、无法对故障单元进行准确定位：出现异常告警后，无法准确定位故障点位置，更不能给出具体的故障原因和解决措施，无法指导操作人员进行故障修复。
[0005]为解决上述问题，目前较为常见的测控设备故障诊断系统是故障诊断专家系统，其原理是通过对行业专家的知识进行收集和规范化描述，形成能用于自动推理的规则，再由知识推理引擎按规则进行推理，分析出故障位置，采用这一方案进行故障诊断的准确性完全依赖于专家知识的全面性，即，要想实现准确的故障诊断，其前提条件就是必须收集目标系统所有可能故障的知识，即穷举，而这种知识是一种组合知识，对于复杂系统而言，必然会出现知识的组合爆炸，从而实际上是无法穷举的，正是这种知识组合爆炸现象的存在，导致在实际工程应用中，故障诊断专家系统诊断准确率难以进一步提升，对故障出现的位置也难以精确定位。

技术实现思路

[0006](一)解决的技术问题
[0007]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于模型的测控设备故障诊断方法，解决了实际工程应用中，故障诊断专家系统诊断准确率难以进一步提升，对故障出现的位置也难以精确定位的问题。
[0008](二)技术方案
[0009]为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于模型的测控设备故障诊断方法，具体包括以下步骤：
[0010]S1、模型定义：将测控设备系统中的若干个功能模块定义为若干个节点，节点进行特定的输入信号x处理后，得到相应的输出信号y，用f表示该节点的工作函数，则这一过程可表示为：y＝f(x)，即：输出信号y是输入信号x经过函数f变换后的结果，定义函数f称为该节点的处理函数，对任意一个节点，有若干个监测参数S，用于对节点状态进行监测，作为该节点工作情况的某种函数处理结果，用G表示这种处理函数，则这一过程可以表示为：S＝G(f)，即：监测参数S是处理函数f经过函数G变换后的结果，定义函数G称为该节点的观测函数；
[0011]S2、逻辑定义：对处理函数f和观测函数G进行逻辑函数定义，定义状态正常为1，状态异常为0，其中处理函数f，其输入参数x1均为1，则f(x1，x2，
…
)＝1；否则，f(x1，x2，
…
)＝0，对于观测函数G，如果f正常，则G(f)＝(s1，s2，
…
)，其中s
i
的值均为1，表示节点无故障，如果f异常，则G(f)＝(s1’
，s2’
，
…
)，其中至少有一个s
i
’
的值为0，表示其中一个节点存在故障；
[0012]S3、有向图转换：对应测控设备系统的节点进行有向图中节点的排布，对应于各类节点信号的流向进行有向图中节点之间的连线，定义节点的处理函数f和观测函数G代表节点的属性，根据输入信号x、输出信号y、以及监测参数S的值，寻找有向图中存在的处理函数f工作异常的节点；
[0013]S4、遍历定位：完成S3中有向图的转换后，从输入节点开始，对有向图中的每一个节点，根据该节点所有的输入信号x的值，计算其输出信号y和观测参量S的理论值，将计算得到的理论值与实际观测得到的实际值进行比较，如果存在差异，表明本节点出现故障，实现了故障诊断和定位，否则，继续对下一个节点进行计算，直到完成对所有节点的遍历计算。
[0014]通过采用上述技术方案，将处理函数和观测函数作为单个节点故障诊断的基本数学模型，建立测控设备系统内部各功能模块输入输出信号之间的全部相互关系，实现了对测控设备系统内部所有可能状态的描述，能够涵盖测控设备系统所有可能出现的故障，并且采用有向图对测控设备系统各功能模块相互关系进行描述的方法，通过有向图搜索，实现功能模块故障的迅速诊断和精准定位。
[0015]本专利技术进一步设置为：所述S4中进行异常节点寻找时，给定测控设备系统中每个节点的处理函数f
i
、观测函数G
i
，并给定测控设备系统的外部输入信号x
j
、测控设备系统对外输出信号y
j
、以及测控设备系统的监测参数s
k
。
[0016]本专利技术进一步设置为：所述S4中通过处理函数f计算输出信号y的理论值。
[0017]本专利技术进一步设置为：所述S4中通过观测函数G计算监测参数S的理论值。
[0018]本专利技术进一步设置为：由于中间结果不可获得因此仅靠处理函数f无法确定出故障的节点位置，引入观测函数G进行联合判定。
[0019]本专利技术进一步设置为：所述任意节点的状态监测参数分为两类，一类为直接描述该节点自身状态的参数，该参数通过观测函数G表示；另一类为描述该节点输入信号的参数，该参数对应任意节点信号传输过程中的输出变量，若该状态正常，则表明该路信号从输入一直到该节点的各处环节都是正常的；反之则表明在该路信号传输过程中存在故障点。
[0020]本专利技术进一步设置为：寻找有向图中存在的处理函数f工作异常的节点时，对输入信号x、输出信号y、以及监测参数S的值进行可信度分析，计算x、y、S值在某一节点贡献率D，若贡献率所占比重越大，则该节点造成设备故障的概率越高，贡献率D的计算步骤为：
[0021]S31：采集输入信号x、输出信号y以及监测参数S的节点样本；
[0022]S32：计算上述各节点样本的均值和
[0023]S33：计算各节点样本的特征值λx
i
、λy
i
和λS
i
；
[0024]S34：计算x、y、S值在某一节点贡献率D。
[0025]本专利技术进一步设置为：所述输入信号x的值在所有节点的样本可表示为x＝[x1,x2,x3,
…
,x
n
]，所述输出信号y的值在所有节点的样本可表示为y＝[y1,y2,y3,
…
,y
n
]，所述监测参数S的值在所有节点的样本可表示为S＝[S1,S2,S3,
…
,S
n
]；则输入信号x的均值为
输出信号y的均值为输出信号y的均值为监测参数S的均值为特征值特征值特征值x、y、S值在某一节点贡献率D分别为其中i＝1,2,3,
…
,n。
[0026]本专利技术进一步设置为：当D
i
的值越大则说明该节点造本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模型的测控设备故障诊断方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、模型定义：将测控设备系统中的若干个功能模块定义为若干个节点，节点进行特定的输入信号x处理后，得到相应的输出信号y，用f表示该节点的工作函数，则这一过程可表示为：y＝f(x)，即：输出信号y是输入信号x经过函数f变换后的结果，定义函数f称为该节点的处理函数，对任意一个节点，有若干个监测参数S，用于对节点状态进行监测，作为该节点工作情况的某种函数处理结果，用G表示这种处理函数，则这一过程可以表示为：S＝G(f)，即：监测参数S是处理函数f经过函数G变换后的结果，定义函数G称为该节点的观测函数；S2、逻辑定义：对处理函数f和观测函数G进行逻辑函数定义，定义状态正常为1，状态异常为0，其中处理函数f，其输入参数x1均为1，则f(x1，x2，
…
)＝1；否则，f(x1，x2，
…
)＝0，对于观测函数G，如果f正常，则G(f)＝(s1，s2，
…
)，其中s
i
的值均为1，表示节点无故障，如果f异常，则G(f)＝(s1’
，s2’
，
…
)，其中至少有一个s
i
’
的值为0，表示其中一个节点存在故障；S3、有向图转换：对应测控设备系统的节点进行有向图中节点的排布，对应于各类节点信号的流向进行有向图中节点之间的连线，定义节点的处理函数f和观测函数G代表节点的属性，根据输入信号x、输出信号y、以及监测参数S的值，寻找有向图中存在的处理函数f工作异常的节点；S4、遍历定位：完成S3中有向图的转换后，从输入节点开始，对有向图中的每一个节点，根据该节点所有的输入信号x的值，计算其输出信号y和观测参量S的理论值，将计算得到的理论值与实际观测得到的实际值进行比较，如果存在差异，表明本节点出现故障，实现了故障诊断和定位，否则，继续对下一个节点进行计算，直到完成对所有节点的遍历计算。2.根据权利要求1所述的一种基于模型的测控设备故障诊断方法，其特征在于：所述S4中进行异常节点寻找时，给定测控设备系统中每个节点的处理函数f
i
、观测函数G
i
，并给定测控设备系统的外部输入信号x
j
、测控设备系统对外输出信号y
j
、以及测控设备系统的监测参数s
k
。3.根据权利要求1所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冬冬，李少波，侯伟刚，陈琦，张若洋，王荔斌，
申请(专利权)人：北京远山信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：