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机电系统BIT间歇故障虚警抑制技术研究

柳新民  
【摘要】:机内测试(Built-in Test,BIT)技术在提高武器装备和机电系统的测试性、简化维修过程和降低保障费用等方面发挥了重要作用,但虚警率高的问题一直阻碍着BIT效能的充分发挥和更广泛、更深入的应用。国内外装备实践表明:间歇故障是导致机电系统BIT虚警的一个主要原因,诊断间歇故障能有效地提高机电系统BIT的性能和降低虚警。 目前机电系统BIT在诊断间歇故障降低虚警方面主要存在两方面的问题:一是缺乏从机理上研究间歇故障及其对BIT性能的影响,从而影响了间歇故障诊断的有效性;二是间歇故障的诊断方法存在不足,如:基于概率统计与随机过程的诊断方法学习和适应能力较差,而以神经网络为代表的机电系统BIT智能诊断方法需要大量训练样本,而这在很多情况下是不现实的。 本文以“十五”预研课题“机电产品BIT设计技术研究”为背景,针对机电系统BIT虚警率高和间歇故障诊断方面存在的问题,系统分析了间歇故障影响机电系统BIT性能的原因与机理,对间歇故障诊断与虚警抑制技术进行了深入研究。 论文的主要研究内容包括: 1.系统地分析和研究了间歇故障影响机电系统BIT性能的机理和建模问题。 (1) 在论述间歇故障是产生BIT虚警的一个主要原因的基础上,系统分析了间歇故障产生的原因与机理,定性定量地分析了间歇故障影响机电系统BIT性能的机理。研究表明:间歇故障是导致机电系统BIT虚警率升高和故障检测率降低的一个重要因素,诊断间歇故障能同时提高故障检测率和降低虚警。这为间歇故障诊断和虚警抑制技术的研究提供理论依据。 (2) 根据机电系统各种状态的表现及相互转移关系,建立了状态马尔可夫模型和系统隐马尔可夫模型(HMM),为间歇故障诊断和虚警抑制技术的研究奠定基础。 2.深入研究了间歇故障诊断和虚警抑制的模型与方法。 (1) 为解决间歇故障变化无规律、时有时无的问题,提出了基于HMM的机电系统BIT间歇故障诊断方法。系统研究了基于HMM的机电系统BIT故障诊断方法及其参数选择问题,针对有间歇故障训练样本和无间歇故障训练样本两种情况,分别提出基于HMM模型和基于HMM阈值的机电系统BIT间歇故障诊断方法。实验结果表明:这两种方法都能准确地诊断出间歇故障,有效地提高机电系统BIT的性能和降低虚警。 (2) 为解决间歇故障诊断中训练样本少的问题,提出了基于支持向量机(SVM)的机电系统BIT间歇故障诊断方法。该方法通过少量样本训练出有效的模型,实现对间歇故障的诊断。实验结果表明:基于SVM的机电系统BIT间歇故障诊断方法在小样本情况下,能准确辨识出多种间歇故障,其诊断性能优于神经网络方法,能有效提高机电系统BIT的性能和降低虚警。 (3) 为进一步提高机电系统BIT诊断间歇故障的能力,综合HMM适合处理连


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