故障传播有向图的故障定位研究.pdf

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1、故障传播有向图的故障定位研究陈侃。等故障传播有向图的故障定位研究ResearchontheFaultLocalizationBasedOnDirectionalGraphicofFaultPropagation酰儡李昌祷(华中科技大学控制科学与工程系，湖北武汉430074)摘要：电路的故障诊断在实际工程应用中占有重要地位，而故障定位是电路故障诊断的主要内容。对故障定位的方法进行了详尽的研究。首先建立故障传播有向图，获取邻接矩阵；然后依据Warshall算法求得可达矩阵；最后将层次性分解技术、约束传播技术和中间寻优技术相结合对电

2、路进行故障定位，实现了电路的故障诊断。应用结果表明，该方法方便、快速、可行，对复杂系统效果尤其明显。关键词：故障定位故障诊断矩阵层次性分解约束传播中间寻优中图分类号：TP206+．3文献标志码：AAbstract：Thefaultdiagnosisforelectroniccircuitryisveryimportantinpracticalengineeringapplications-whilefaultlocalizationisthemaincontentoffaultdiagnosisofcircuitry。thus

3、thefaultlocalizationisstudied．Thedirectionalgraphicoffaultpropagationisestablished-andtheadjacencymatrixisobtained；inaccordancewlthWarshallalgorithm-thereachablematrixisderived．Finallythetechnologiesofhierarchicaldecomposition，constraintpropagation。andintermediateop

4、timizationarecombinedtolocatethecircuitryfaultforimplementingfaultdiagnosis．Theresultofapplicationindicatesthatthismethodiseasy，rapid，andfeasible，itsbettereffectswillbeobtainedforcomplexsystems．Keywords：FaultlocalizationFaultdiagnosisMatrixHierarchicaldecompositionC

5、onstraintpropagationIntermediateoptimization0引言为了提高市场竞争力，变频空调厂商推出的空调功能越来越多，电路也越来越复杂。若空调在进入市场之后发现有质量问题，不仅会增加空调的维修费用和时间，还会对企业的经营、声誉等造成很大的损失。因此，在变频空调投入使用之前对其电控板上的电路进行故障定位和诊断是十分必要的。故障定位有不同的故障诊断方法，如专家系统、人工神经网络和支持向量机等，这些方法虽取得了较好的研究成果，但也有不足之处：专家系统存在知识获取的“瓶颈”问题；神经网络局限于某一对象故

6、障类型的判断，其推理过程也不可解释；支持向量机大都处于理论研究阶段，很难应用于实际⋯。而基于故障传播有向图的故障诊断方法不依赖于精确的数学模型，在迅速建立模型和快速故障定位等方面有明显的优势，在实际应用中取得了很好的诊断效果‘引。本文基于故障传播有向图的故障诊断方法，将系统的层次性分解技术、中间寻优技术和约束传播技术相结合，实现了故障的快速、准确定位。修改稿收到日期：2010—08—12。第一作者陈侃，女，1987年生．现为华中科技大学栓测技术与自动化装王专业在读硕士研究生；主要从事测量与控制方面的研究。1故障传播有向图图论是

7、一个较完善的理论，基于图论的故障诊断方法主要包括1983年Kokawa等提出的基于故障传播有向图的故障诊断方法和1979年Iri等提出的基于符号有向图的故障诊断方法口。4】。这两种诊断方法都是针对单故障源的。故障传播有向图是将具体系统的各个元件抽象为图中的节点，把元件间的故障传播关系抽象为连接两个节点的有向边，从而将具体系统的故障传播模型化为故障传播有向图"’。令：x=hIx；Ex}(1)式中：菇；为系统的组成要素或单元，i=l，2，⋯，H，n≥2。系统各个组成要素之间的关系用矗表示，设髫iEX、并，∈X，两者的关系可表述为：

8、气=R(x)，xj=R(菇。)(2)在故障诊断领域中，尺用来表示系统各要素之间的故障影响关系，即故障的传播性。系统S可表述为：S={XI尺}(3)即系统5是以具有R关系的集合x来表示的⋯。如果用节点表示系统的元件，用边表示各元件之间的故障传播，那么系统就可以用一个有向图来表示