基于神经网络与故障树的电气设备故障诊断系统.pdf

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1、第25卷第2期2012年3月机电产品开发与剀新Devel叩r舱nt＆JnnovationofM∽hin。ry&ElectricalProduc协VOI．25．NO．2Mar．．2012文章编号：l002—6673(2012)02—128埘基于神经网络与故障树的电气设备故障诊断系统孙永盛1，鲁国良1，公丕平1，潘贵成2(1．解放军理工大学T程兵工程学院，江苏南京2l000r7；2．73lll部队装备部，福建厦门361025)摘要：为提高工程车辆电气设备的维护保养能力，构建了其电气系统的故障诊断专家系统。进行了该装备各个组成系统的故障模式与故障元件分析．研究了故障树的建树步骤与故障树的

2、模型分析与建立。设计了基于神经网络推理技术的专家系统正向推理机制。研究成果在部队中的应用表明。该方法有效地提高了部队的装备故障维护与保障能力。关键词：专家系统；故障树分析；神经网络；推理机；故障诊断中图分类号：’I码91．5文献标识码：Adoi：10．3969，i．is蚰．1002．6673．2012．02．052FaunDia印osisSystemforEMricaIEquipmentBased佃N即删N咖orkandFaunT瞅s删y街矿踟耐，￡“G∞五汹gl，GD鹏Pei坍耐。PAⅣG越一仇谚(1．E姆neeriIlgIm石t11teofScienceandTecllllol

3、ogj，uIlivc商吼Na町ingJiallgm210007，Cllim；2．EquipmentDep瑚％tof73111Troop。xiamen确ian36102S，chim)Ak岫粥t：F乱dtdia印。出e)甲眦碍豇emf醅electricalsystemjs∞bbhshedso鍪toimpravct}垃mailltenmceabilit)rf醅出eelec讧icaleqtlip—men饵ofeng趣eefingVehicles．T}比锄峰ison6lmpa托emandf釜Imcomponen谯ofev船ycor塔6tlleIltsystemiscarried伽t．Thcc

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6、csyscem；{矗dtt咒e勰a峪is；埘蛐叫ne啪rk；抽南renccImcKne；酬tdia印osisO引言随着科学技术以及武器装备自动化程度的不断发展和提高，·武器装备无论是在结构上还是在信息传递上都越来越复杂．由此带来了系统故障点隐蔽，故障因果关系复杂．相关因素的随机性和失效分布的分散性等特点。某型军用装备的电气系统设备是整个装备的核心，负责装备作业过程中的整机控制，犹如装备的神经系统，具有十分关键的作用。尤其是关系到液压和磁扫装置的电气部分，直接影响到所控制的爆扫装置、磁扫装置、犁扫装置、滚扫装置及通路标示装置的工作，决定着装备的使用可靠性和战斗力。该电气控制系统庞大复

7、杂。呈典型的网络关系。各分系统的逻辑顺序关系更是错综复杂。整个系统长期工作在高温振动以及潮湿等不利环境下，出现故障的几率较大，诊断难度也很大。本收稿日期：2012—02_28作者简介：孙永盛(1969一)，男．工程师。主要从事纸质与电子资源信息处理和机电一体化等方面的研究工作。已发表论文十余篇。128文拟综合运用模糊逻辑与神经网络理论。分析研究该型装备的电气装置的工作原理、故障形式与特点以及故障的诊断模型。构建故障诊断系统．提高该型装备的故障检测与诊断能力。1电气系统故障形式与元件分析某型装备的应用场所十分复杂恶劣。主要为野外或战场条件下，灰尘多振动大，电磁环境复杂，其故障的表现形

8、式复杂。据基层使用单位和生产研制单位调研结果和其作业条件，分析其工作过程中出现的故障，其原因可以概括为为线圈电路短路、开关或接触器等未完全断开或闭合、受控电磁阀工作电压不足等。系统地分析该型装备电气系统工作原理与相关的电控理论．可判断此类故障的主要起因是系统电路出现故障。根据层次分析理论和结构化分析方法，推断电气系统故障主要集中于操纵系统及其相关电路中．而且信号与显示系统和照明系统的故障对装备的战斗力影响不大。所以电气系统故障诊断重点考虑电气操纵系统的故障。具体故障如