基于FMEA分析的板级自动化故障诊断的应用研究

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1、劣宝京交万方数据硕士学位论文基于FMEA分析的板级自动化故障诊断的应用研究ApplicationandResearchofFMEABasedBoard--levelAutomaticDiagnosis作者剥币僻萨芍北京交通大学2014年6月万方数据学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通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，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签签字日

2、期：劫‘垆年7月铲日导师签名签字日期：1，‘y年7月节日万方数据中图分类号：TP206．1UDC：625学校代码：10004密级：公开北京交通大学硕士学位论文基于FMEA分析的板级自动化故障诊断的应用研究ApplicationandResearchofFMEABasedBoard—levelAutomaticDiagnosis作者姓名：尚麟宇学号：』上烛盼鸨l“_知7男导师姓名：郜春海学位类别：工程职称：研究员学位级别：硕士学科专业：控制工程研究方向：CBTC系统北京交通大学2014年6月万方数据致谢在两年半的研究生生活中，我的导师郜春海教授督促我们完成了实验室的科研工

3、作，获得了优秀的学习成绩，在生活中和学习上郜老师都给予了我很大的帮助和关心，郜老师在科研上严谨的治学态度、在生活中平易近人地与人相处，使我受益匪浅，同时，郜老师对我的论文提出了很多宝贵的意见，在此向郜春海老师表示衷心的谢意。本论文的工作是在我的指导老师王伟的悉心指导下完成的。在两年半的时间里，王老师科学的工作方法和一丝不苟的待事态度给了我极大的帮助和影响。最重要的是，王伟老师对工作的敬业精神和认真态度是我受益终身的财富。在此衷心感谢在此期间王伟老师对我的关心和指导。在实验室科研工作及撰写论文期间，我的实验室战友李彬、韩笑、袁海丽三位同学对我的论文相关领域的研究工作给予了

4、帮助，提出很多宝贵的建议，在此向他们表达我的感激之情。同时，还要感谢我实验室的师弟、师妹在科研上的配合。．我也要真诚地感谢我的父母，感谢他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业。最后我要感谢我的母校——北京交通大学，七年，不短也不长的时间，我在这里经历了我人生中最美好的年华，我在这里成长、成熟，在这里收获成功也在这里经历失败，感谢母校的一切，一草一木，一桌一椅。感谢见证我成长的每个人、每件事，是我人生迄今为止最为宝贵的财富。我定在以后努力工作，把在这里学到的知识运用到工作中，不负母校的栽培。万方数据中文摘要摘要：基于通信的列车控制系统(CommunicationB

5、asedTrainControl，CBTC)已经成为城市轨道交通运行控制系统的主流。其功能性、安全性和可靠性直接关系到广大乘客的出行效率和生命安全。随之而来的是对CBTC系统设备设计提出的严苛标准。电路板是CBTC系统功能实现的基础也是产品设计的直接对象。对板级设计的验证成为CBTC系统全生命周期中功能性、安全性和可靠性分析的关键。对电路板进行故障检测和故障诊断可以有效的揭示产品设计环节中的缺陷，从而完善产品的设计。受限于现有的诊断方法，CBTC系统板级故障诊断存在人员依赖度高、诊断准确性低和诊断策略缺乏等诸多问题。FMEA分析是可靠性分析中的常用方法。本文旨在通过引入

6、FMEA分析解决故障诊断过程中的现有问题。从元器件出发对硬件进行FMEA分析可以获得电路板的全面的故障信息，再将故障信息加载到故障树模型。通过故障树的定性、定量分析方法可以得到板级故障模式和故障根源的关系图谱，即故障模式和故障硬件的对应关系。并据此建立故障信息数据库，当检测出故障时对故障信息数据库进行查询，从而实现故障诊断自动化。但是，当前的FMEA分析方法中的很多环节并不适用于以获取故障信息为目的的行为。本文首先根据CBTC系统硬件特点对现有的FMEA分析方法进行改进，使其满足CBTC系统硬件故障信息获取的要求。又以CBTC系统中具体板卡为例，对其分析过程进行了分步描

7、述。而后，对FMEA分析结果建立故障树模型，用以直观的描述故障模式和故障硬件间的对应关系。根据故障树模型中的定性和定量分析方法可以确定导致每种故障模式的潜在故障硬件，并对潜在故障硬件进行排序。为解决潜在故障硬件的排序问题，文章引入元器件重要度概念，使问题得到解决。本文设计并实现了基于FMEA分析的CBTC系统板级自动化故障诊断辅助工具。并针对目标板卡及目标测试案例，使用该工具进行故障检测和故障诊断。结果证明该方法可行，满足CBTC系统硬件设计验证要求。最后，本文分析了该故障诊断方法的改进之处，并提出本工作下一步的研究方向。关键词：CBTC