一种多信号流图的故障排除方法技术

本发明专利技术提供了一种多信号流图的故障排除方法，多信号流图模型中，检测同一属性或者具有相同激励的测试可以同时被执行，并按此对测试进行分组，在故障排除过程中，按各组能检测出的故障出现的概率大小来决定测试顺序，从而构成了基于测试划分的故障排除方法。该方法最大程度减少了测试时间，并兼顾考虑了故障出现的概率和最少成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于信息

技术介绍
以往的复杂系统故障诊断的建模方法包括定量模型、定性模型、结构模型和信息流模型。其中，采用定量模型和定性模型需要预先知道系统具体的参数，而结构模型建模比较粗糙，信息流模型与实际结构具有明显偏差。在信息流模型中，测试结果只有2种通过或失败。但在实际情况中，多输出结果的测试会经常出现，这就需要暗含的处理，或者将其表述为一系列相关的二进制输出的测试。如，对电压的测试，可能有正常、高、低3种结果，该测试可被建模成3种二进制测试(电压正常/否；电压偏高/否；电压偏低/否)。从另一种角度讲，元件或系统的故障空间与功能空间是互补的，其功能空间往往是多维的，所以，故障空间不是二值的，即不是简单的通过/失败的形式，测试要把故障检测出，也必须是多种输出结果的形式。实际中，往往将测试建模成多种二进制输出的形式。如，对一放大电路测试时，因放大器的正常功能要由增益、线性度、信号转换速率和直流偏差4种方面共同表示，所以，其故障空间也是多维的，测试也应被建模成4种二进制测试分别来检测这4个方面是否有故障。基于这一观点，Pattipati K R等人提出了多信号流图模型。与信息流模型相比，多信号流图模型类似于在结构模型上覆盖一系列单信号依赖模型，既继承了结构模型中不改变系统结构的优点，又利用功能属性信号建立故障模式和测试，克服了信息流模型对故障建模基于经验和推理规则且并不全面的缺点。另外，该模型独立于测试和测试点，增加或去掉对一个信号属性的检测，并不会对模型结构造成任何影响，这为识别从未见过的故障提供了方便。
技术实现思路
，包括以下步骤 A利用非多余测试优化算法选出测试；B将检测相同属性的测试和激励相同测试分成一组，由该组测试检测出的故障结论组成分系统，测试时，按具有较高故障概率的分系统依次进行组测试；所述的测试方法为在输入端？工加峰峰值为1 V，频率为1 000 Hz的正弦波，在TP1 点，测试直流电压，检查&试输出电压比值，检查S1 ；测试谐波失真检查& ;在输入端P1施加高频、高幅正弦波并观察正弦波在过零点处斜率检查、;在输入端P1施加不同频率的激励， 检测TP2和TP1的比值检测S3。所述的非多余测试优化算法为利用各故障结论的测试特征即矩阵中的行向量之间的相异性，可简化测试，选择出非多余测试{T4，T5, T6, T7, T10I ；所述的确立合适的测试序列来进行故障结论的隔离，即故障隔离策略的优化。由于测试T4，T5, T6, T7, T 1(1分别对应检测属性&，S3，S1A2的测试和对队单独测试，由于对属性S5, S1, S2的检测是在同一输入端施加的同一激励，这样，将测试分成3组{S5，S1, SJ，S3 和R1单独测试。由测试组IS5, S1, SJ可检测到R3(F)，即R3的功能故障。结合多信号流图模型中，利用功能属性信号建立故障模式和测试这一特征，凡是检测相同属性的测试势必具有相同的激励和检测手段，可以同时操作；并且，在模型中，所有被定义的测试均在同一输入端施加激励，这样，往往一些使用相同激励的测试也可近似地被认为能够在同一时间被执行。基于此，提出将检测同一属性或具有相同激励测试分组进行测试的故障隔离方法。该方法在兼顾考虑了故障出现的概率和最少测试硬件增加的条件下，最大程度地减小了测试时间。附图说明图1为滤波放大电路图； 图2为图1系统的诊断树。具体实施例方式测试划分故障隔离方法以滤波放大电路为例来说明采用多信号流图模型进行测试性建模的过程，电路如图1 所示。与放大器相关联的属性信号=S1为增益，S2为线性度，S4为信号转换速率，S5为直流偏差；与滤波器相关联的属性信号， 为截止频率；影响各属性信号的部件电阻R1// R2 Φ R3、放大器的线性度影响信号S5，R4，C1影响和S3，R2 /R1和放大器的开环增益影响前级放大器的增益Sp检测各属性信号的测试1)在输入端？工加峰峰值为1 V，频率为1 000 Hz的正弦波，在TP1点，测试直流电压， 检查&试输出电压比值，检查S1 ；测试谐波失真检查&。2)在输入端P1施加高频、高幅正弦波并观察正弦波在过零点处斜率检查、。3)在输入端P1施加不同频率的激励，检测TP2和TP1的比值检测&。同样，在TP2和J1点都可以检测属性信号。为简单计算，此处对TP2点只检测&信号。由此，得到表1的故障结论——测试的依赖关系矩阵，即F—T矩阵。其中，G为一般性故障；F为功能性故障。TPtl处的测试为对电阻R1的单独测试。表1基于多信号流图的F-T矩阵权利要求1.，包括以下步骤(A)利用非多余测试优化算法选出测试；(B)将检测相同属性的测试和激励相同测试分成一组，由该组测试检测出的故障结论组成分系统，测试时，按具有较高故障概率的分系统依次进行组测试。2.如权利要求1所述的其中测试方法为在输入端P1加峰峰值为1 V，频率为1 000 Hz的正弦波，在TP1点，测试直流电压，检查&试输出电压比值，检查S1 ；测试谐波失真检查输入端P1施加高频、高幅正弦波并观察正弦波在过零点处斜率检查、;在输入端P1施加不同频率的激励，检测TP2和TP1的比值检测&。3.如权利要求1所述的其中非多余测试优化算法为利用各故障结论的测试特征即矩阵中的行向量之间的相异性，可简化测试，选择出非多余测试{T4，T5, T6, T7, T10I ；所述的确立合适的测试序列来进行故障结论的隔离，即故障隔离策略的优化，由于测试T4，T5, T6, T7, Tltl分别对应检测属性^jyS1A2的测试和对R1单独测试，由于对属性^j1A2的检测是在同一输入端施加的同一激励，这样，将测试分成3组{S5，S1, SJ，S3和R1单独测试，由测试组{S5，S1, SJ可检测到R3 (F)，即R3的功能故障。全文摘要本专利技术提供了，多信号流图模型中，检测同一属性或者具有相同激励的测试可以同时被执行，并按此对测试进行分组，在故障排除过程中，按各组能检测出的故障出现的概率大小来决定测试顺序，从而构成了基于测试划分的故障排除方法。该方法最大程度减少了测试时间，并兼顾考虑了故障出现的概率和最少成本。文档编号G01R31/28GK102426332SQ20111025861公开日2012年4月25日 申请日期2011年9月4日 优先权日2011年9月4日专利技术者杨素娟, 王烽 申请人:成都强烽科技有限责任公司本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王烽，杨素娟，
申请(专利权)人：成都强烽科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：