基于多方法联合的故障诊断技术研究

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1、中图分类号：V240.2论文编号：102870715-S014学科分类号：082302硕士学位论文基于多方法联合的故障诊断技术研究研究生姓名刘军学科、专业交通信息工程及控制研究方向电子信息工程及智能控制指导教师吴红兰高级工程师南京航空航天大学研究生院民航学院二О一五年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofCivilAviationFaultDiagnosisTechnologyResearchBasedonCombinationofMulti-met

2、hodsAThesisinTransportationInformationEngineeringandControlByLiuJunAdvisedbySeniorengineerWuHonglanSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2015承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航

3、空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要飞机航空电子系统（简称航电系统）结构复杂，故障关联程度较强，导致故障诊断定位困难，同时准确性和效率都难以保证。目前航电系统的维修和排故多以人工处理方式为主，但是很多故障是维修人员难以发现的隐蔽性故障或潜在故障，这类故障的存在，严重威胁到整个飞机的安全性与可靠性。所以，对于航空电子系统的维护与

4、保障来说，快速、准确、高效、智能的故障诊断技术尤其重要。本文在研究航电故障诊断技术发展的基础上，对航电故障诊断的现实需求以及单一诊断方法存在的局限性进行详细的研究，提出了多方法联合的故障诊断技术，对实现航电系统快速、准确、高效、智能故障诊断将提供技术上的支持。本文的主要工作如下：第一，根据航电故障诊断的现实需求，采用FTA与BAM神经网络融合的故障诊断技术，即利用FTA得到系统的故障模式，进而分析归纳出BAM的训练样本，最后BAM通过联想记忆矩阵并行联想，得到诊断结果，扩展了综合故障诊断能力。第二，针对FTA与BAM融合方法应用于航电系统故障诊断时存在的缺

5、陷，提出了采用联合BP神经网络的方法，即基于多方法联合的故障诊断技术，使二者优势互补，弥补各自的不足之处。第三，对FTA与BAM网络融合的方法进行故障诊断实验分析，并根据飞行机组呼叫系统中FTA与BAM网络融合方法难以处理的电路故障，对联合BP网络的方法进行仿真验证。实验结果和仿真结果验证了上述方法应用于航电系统故障诊断的可行性与有效性。同时，对基于多方法联合的航电故障诊断系统进行了设计与分析，并对故障诊断模块的诊断能力进行了验证。关键词：故障诊断，FTA，BAM神经网络，BP神经网络，航电系统I基于多方法联合的故障诊断技术研究ABSTRACTCompli

6、catedstructurestrongerfaultcorrelationdegreeofaircraftavionicssystem(avionicsforshort)leadtodifficultyinlocatingfaultdiagnosisandensuringtheaccuracyandefficiency.Atpresent,maintenanceandtroubleshootingofavionicsmainlydependonthewayofmanualhandling,buttheexistenceofmanyconcealedand

7、potentialfaultsthatmaintenancepersonneldiscoverdifficultly,whichseriouslythreatenthesecurityandreliabilityofthewholeplane.Thus,rapid,accurate,efficientandintelligent,diagnosismethodisparticularlyneededforthemaintenanceandsecurityofavionics.Thispaperresearcheddetailedlyontherealist

8、icdemandofavionicsfaultdiagnosisa