一种强实时故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种强实时故障诊断方法及系统，涉及工程系统实时故障诊断领域，充分利用了测试过程信息以提高诊断该规则的运算效率。本发明专利技术的主要方法包括：对知识库文件中的故障规则进行静态优化，生成优化后的知识库文件；解析优化后的知识库文件，生成动态知识库；根据获取的故障诊断征兆数据搜索动态知识库；在测试和训练时判断故障诊断时间是否超过软时间阈值，若超过软时间阈值，则将故障诊断的结果作为后件，与故障诊断的前件一起生成新的规则库文件，将所述新的规则库文件加入到知识库文件中；在部署使用时判断故障诊断时间是否超过硬时间阈值，如果超过硬时间阈值则终止当前故障诊断。本发明专利技术实施例主要用于强实时故障诊断过程中。

【技术实现步骤摘要】
一种强实时故障诊断方法及系统
本专利技术涉及工程系统实时故障诊断领域，尤其涉及一种强实时故障诊断方法及系统。
技术介绍
安全攸关的工程系统(包括飞机、导弹、卫星、汽车、核电站等)在设计时就使用故障树分析等方法分析、设计系统的可靠性，定型之前必须经过大量的测试，正式部署运行后也需要实时处理运行中出现的故障。实时故障诊断专家系统通常是测试系统和故障诊断与容错控制系统的重要组成部分，通过面向故障树的实时故障诊断专家系统实现系统故障的诊断，实现故障实时定位、隔离和容错控制的目的。随着工程系统复杂度的提高，实时故障诊断专家系统需要获取和处理的征兆更加丰富，故障规则更加复杂，实时性要求越来越高。通常需要实时故障诊断专家系统灵活地获取故障征兆数据并预处理，能够表达故障规则和专家知识，并且能够实时地诊断并报告故障原因，而且需要监控被诊断系统的状态。专利技术人在实施现有技术中的实时故障诊断方法时，发现现有技术中至少存在如下问题:被诊断系统正式部署运行之前进行了大量测试，但是测试产生的信息没有被充分采集和利用，没有用以提高故障诊断的性能，浪费了测试期间的数据积累。
技术实现思路
鉴于此，本专利技术实施例提供一种强实时故障诊断方法及系统，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。一方面，本专利技术的实施例提供一种强实时故障诊断方法，包括:获取知识库文件，并对知识库文件中的故障规则进行静态优化，生成优化后的知识库文件；解析优化后的知识库文件，生成动态知识库；获取故障诊断征兆数据，启动故障诊断，根据所述故障诊断征兆数据搜索所述动态知识库，并记录故障诊断时间；在测试和训练时判断所述故障诊断时间是否超过软时间阈值；若所述故障诊断时间超过所述软时间阈值，则将故障诊断的结果作为后件，与故障诊断的前件一起生成新的规则库文件，将所述新的规则库文件加入到知识库文件中，得到更新后的知识库文件，以便解析更新后的知识库文件继续进行下一次故障诊断；在部署使用时判断故障诊断时间是否超过硬时间阈值，若所述故障诊断时间超过所述硬时间阈值，则终止当前故障诊断，以便重新获取故障诊断征兆数据，并重新进行故障诊断。另一方面，本专利技术的实施例提供一种，强实时故障诊断系统，包括:第一获取模块，用于获取知识库文件；静态优化模块，用于对所述第一获取模块获取的所述知识库文件中的故障规则进行静态优化，生成优化后的知识库文件；解析模块，用于解析优化后的知识库文件，生成动态知识库；第二获取模块，用于获取故障诊断征兆数据；故障诊断模块，用于启动故障诊断，根据所述故障诊断征兆数据搜索所述动态知识库，并记录故障诊断时间；判断模块，用于在测试和训练时判断所述故障诊断时间是否超过软时间阈值；更新模块，用于在所述判断模块判定所述故障诊断时间超过所述软时间阈值时，将故障诊断的结果作为后件，与故障诊断的前件一起生成新的规则库文件，将所述新的规则库文件加入到知识库文件中，得到更新后的知识库文件，以便解析更新后的知识库文件继续进行下一次故障诊断；所述判断模块还用于，在部署使用时判断故障诊断时间是否超过硬时间阈值；执行模块，用于在所述判断模块判定所述故障诊断时间超过所述硬时间阈值时，终止当前故障诊断，以便所述第二获取模块重新获取故障诊断征兆数据，进而重新进行故障诊断。本专利技术实施例提出的强实时故障诊断方法及系统，在对实时故障进行诊断时，在测试和训练时设置了软时间阈值，对于诊断时间超过软时间阈值的诊断过程，将其前提和结论作为新的规则插入知识库中，充分利用了测试过程信息以提高诊断该规则的运算效率。在部署运行后指定硬时间阈值，对于诊断时间超过硬时间阈值的诊断过程，终止本次诊断以保证实时性和确定性。系统经过覆盖测试后，能够保证所有的故障能够在时间阈值内完成诊断，适合强实时故障诊断。【附图说明】图1为本专利技术实施例提供的强实时故障诊断方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种强实时故障诊断系统的组成框图；图3为本专利技术实施例提供的另一种强实时故障诊断系统的组成框图；图4为本专利技术实施例提供的另一种强实时故障诊断系统的组成框图；图5为本专利技术实施例提供的另一种强实时故障诊断系统的组成框图；图6为本专利技术实施例提供的一种强实时故障诊断系统统架构图。【具体实施方式】本专利技术的实施例提供一种强实时故障诊断方法，如图1所示，该方法包括:101、获取知识库文件，并对知识库文件中的故障规则进行静态优化，生成优化后的知识库文件。其中，知识库文件包含基本变量、组合变量、确定性事实、非确定性事实、关系事实(使用时态逻辑描述的表示事实之间关系的事实)。另外，在对知识库文件中的故障规则进行静态优化时，可以采用但不局限于将知识库文件通过有序二叉判定图(Ordered Binary Decision Diagram, 0BDD)算法静态地优化，对此本专利技术实施例对此不进行限制，也可以采用现有技术中的其他优化方法。102、解析优化后的知识库文件，生成动态知识库。其中，解析优化后的知识库文件，生成动态知识库时可以采用但不局限于以下的方法实现，该方法为:解析优化后的知识库文件，获得原始变量、组合变量、故障规则、用户模型规则信息；根据解析出的知识库文件信息构造动态知识库，该动态知识库即为优化后的故障树。103、获取故障诊断征兆数据，启动故障诊断，根据所述故障诊断征兆数据搜索所述动态知识库，并记录故障诊断时间。104、在测试和训练时判断所述故障诊断时间是否超过软时间阈值；若所述故障诊断时间超过所述软时间阈值，则执行步骤105 ;若所述故障诊断时间没有超过所述软时间阈值，则执行步骤103。其中，所述软时间阈值为在进行用例测试的过程中，完成一个测试用例所使用的时间。105、将故障诊断的结果作为后件，与故障诊断的前件一起生成新的规则库文件，将所述新的规则库文件加入到知识库文件中，得到更新后的知识库文件，以便解析更新后的知识库文件继续进行下一次故障诊断。106、在部署使用时判断故障诊断时间是否超过硬时间阈值，若所述故障诊断时间超过所述硬时间阈值，则执行步骤107。其中，所述硬时间阈值为目标系统完成一个故障诊断的最低时间要求。107、终止当前故障诊断，并执行步骤103，以便重新获取故障诊断征兆数据，并重新进行故障诊断。本专利技术实施例提出的强实时故障诊断方法及系统，在对实时故障进行诊断时，在测试和训练时设置了软时间阈值，对于诊断时间超过软时间阈值的诊断过程，将其前提和结论作为新的规则插入知识库中，充分利用了测试过程信息以提高诊断该规则的运算效率。在部署运行后指定硬时间阈值，对于诊断时间超过硬时间阈值的诊断过程，终止本次诊断以保证实时性和确定性。系统经过覆盖测试后，能够保证所有的故障能够在时间阈值内完成诊断，适合强实时故障诊断。进一步的，在强实时故障诊断的过程中，知识库规则的设置对故障诊断有着巨大的影响，但是现有技术中在进行知识库的开发时，都很难引用自定义的算法，导致无法表达一些复杂的故障规则，使得对应的故障无法诊断，本专利技术的实施例针对该问题，引入了用户规则模型，现实对知识库的设置，具体的在获取知识库文件之前还包括:通过编辑和修改变量库、事实库、用户模型规则、专家规则库、规则解释信息库以及故障征兆数据信息，生成知识库文件；其中，所述用户模型规则引用了用户自定义算法库中函数的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种强实时故障诊断方法，其特征在于，包括：获取知识库文件，并对知识库文件中的故障规则进行静态优化，生成优化后的知识库文件；解析优化后的知识库文件，生成动态知识库；获取故障诊断征兆数据，启动故障诊断，根据所述故障诊断征兆数据搜索所述动态知识库，并记录故障诊断时间；在测试和训练时判断所述故障诊断时间是否超过软时间阈值；若所述故障诊断时间超过所述软时间阈值，则将故障诊断的结果作为后件，与故障诊断的前件一起生成新的规则库文件，将所述新的规则库文件加入到知识库文件中，得到更新后的知识库文件，以便解析更新后的知识库文件继续进行下一次故障诊断；在部署使用时判断故障诊断时间是否超过硬时间阈值，若所述故障诊断时间超过所述硬时间阈值，则终止当前故障诊断，以便重新获取故障诊断征兆数据，并重新进行故障诊断。

【技术特征摘要】
1.一种强实时故障诊断方法，其特征在于，包括:获取知识库文件，并对知识库文件中的故障规则进行静态优化，生成优化后的知识库文件；解析优化后的知识库文件，生成动态知识库；获取故障诊断征兆数据，启动故障诊断，根据所述故障诊断征兆数据搜索所述动态知识库，并记录故障诊断时间；在测试和训练时判断所述故障诊断时间是否超过软时间阈值；若所述故障诊断时间超过所述软时间阈值，则将故障诊断的结果作为后件，与故障诊断的前件一起生成新的规则库文件，将所述新的规则库文件加入到知识库文件中，得到更新后的知识库文件，以便解析更新后的知识库文件继续进行下一次故障诊断；在部署使用时判断故障诊断时间是否超过硬时间阈值，若所述故障诊断时间超过所述硬时间阈值，则终止当前故障诊断，以便重新获取故障诊断征兆数据，并重新进行故障诊断。2.根据权利要求1所述的强实时故障诊断方法，其特征在于，在获取知识库文件之前还包括:`通过编辑和修改变量库、事实库、用户模型规则、专家规则库、规则解释信息库以及故障征兆数据信息，生成知识库文件，所述用户模型规则引用了用户自定义算法库中函数的规则。3.根据权利要求1所述的强实时故障诊断方法，其特征在于，在解析优化后的知识库文件，生成动态知识库之后，还包括:关联和管理动态变量库、动态事实库以及进程虚拟机，向动态事实库和所述动态知识库中创建、删除以及修改动态事实和动态知识。4.根据权利要求1-3中任一项所述的强实时故障诊断方法，其特征在于，所述获取故障诊断征兆数据为:通过对应的I/O接口获取故障诊断征兆数据。5.根据权利要求4所述的强实时故障诊断方法，其特征在于，还包括:通过对应的I/O接口实现诊断故障结果的输出。6.一种强实时故障诊断系统，其特征在于，包括:第一获取模块，用于获取知识库文件；静态优化模块，用于对所述第一获取模块获取的所述知识库文件中的故障...

【专利技术属性】
技术研发人员：左小川，熊运鸿，董西路，
申请(专利权)人：北京华力创通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：