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《南京航空航天大学》 2007年
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降低虚警的故障模糊聚类方法研究

楚向磊  
【摘要】: 机内测试(Built-in Test, BIT)技术是改善系统测试和诊断能力的重要途径,但是较高的虚警率一直是阻碍广泛应用的一个重要原因。降低虚警的方法研究成为当前国内外BIT技术研究的重点也是突破BIT技术发展瓶颈的关键所在。本文从降低虚警的目的出发,完成了以下工作: 1、通过对马尔可夫两态和三态模型的比较,选择既能提高总故障检测率又能降低虚警的三态模型作为研究的基础,借鉴将系统状态划分为三态的思想,提出了将系统状态分为健康态、准故障态和故障态的概念。 2、系统状态划分为三态的关键是求取故障阈值,本文以现实故障诊断中所关注的总故障诊断率、虚警率、运行成本、运行风险和维修成本为主要因素构造了一个新的目标函数,通过目标函数寻优取极值,得到了满足要求的最佳故障阈值,并通过算例进行了验证。 3、将标准故障样本和待检测样本一起作为分类样本,运用基于传递闭包的模糊等价矩阵法和F统计量对数据进行分类,判断待检测样本的故障类型,达到了判明故障原因的目的,实现了准故障态和故障态故障原因的诊断。 4、提出了运用变平均数n的理论方法,用算例进行了验证。结果表明该方法能较好的解决时间、状态离散情况下的瞬态故障、间歇故障与故障报警分离的问题,从而降低因瞬态故障、间歇故障引发的虚警。 5、用MATLAB编写实现以上故障诊断思想的转子故障诊断验证平台。通过转子试验台的试验,验证了本文所研究的故障诊断思想和编写的验证平台的可靠性和准确性。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:V263.6

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