扩展故障树的非线性链表化故障诊断研究.pdf

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1、扩展故障树的非线性链表化故障诊断研究范会来，等ResearchontheNonlinearLinkedListFaultDiagnosisofExtendedFaultTree冤金耒国其敏饧凤彪(军械工程学院电气工程系，河；lls石家庄050003)摘要：为更好地描述故障树中所蕴含的故障诊断知识，采用了一种基于扩展故障树节点的非线性链表的表示方式，以全面描述故障树过程性诊断方法。通过对故障树数学模型和推理机制的分析，优化了过程推理机制，使整个系统具备一定的自学习和自适应能力。该方法很好地解决了故障树模型的计算机描述和存储问题，为专家系统的知识获取和故障搜寻

2、开辟了新途径。关键词：故障树非线性链表故障诊断数据库知识获取中图分类号：TP277文献标志码：AAbstract：Inordertobetterdescribethefaultdiagnosisknowledgecontaininginfauhtree，thenonlinearlinkedlistrepresentationbasedonextendedfaulttreenodeisadopted，tocomprehensivelyexpoundtheproceduraldiagnosismethodoffaulttree．Throughanalyzing

3、themathematicalmodeloffaulttreeandinferencemechanism，theprocessinferencemechanismisoptimizedtomakethewholesystemfeaturingcertainself-learningandself-adaptivecapabilities．Thismethodwellsolvesthecomputerizeddescriptionandstorageissuesoffaulttreesmodel，thusthenewapproachofknowledgeac

4、quisitionandfaultsearchingforexpertsystemisopenedup．Keywords：FaulttreeNonlinearlinkedlistFaultdiagnosisDatabaseKnowledgeacquisition0引言故障树是一种特殊的逻辑图。基于故障树的诊断方法是一种由果到因的分析过程。它从系统的故障状态出发。逐级进行推理分析，最终确定故障发生的基本原因、影响程度和发生概率[1]。近年来，有关这方面的研究主要是将故障树方法和其他方法相结合。其中故障树与专家系统相结合的方法占绝大多数。故障树在故障诊断中的应

5、用比较局限于其“浅知识”应用犯]，如基于故障树分析(faulttreeanalysis，FI'A)的故障诊断专家系统就是应用最小分割集作为联系故障树与专家系统知识库的纽带n]。而对故障树“深知识”的挖掘利用较少。不能充分发挥故障树模型的作用。“智能指引完备过程规则树”(intelligentguidecompletenessprocessruletree，IGCPRT)模型Ho和扩展故障树节点模型[51的提出为完整描述故障树模型提供了一种较好的方法。该方法通过增加节点信息、丰富节点知识，使模型成为具备深层知识的故障树或者规则树。但是这两种方法仍局限于对最小

6、割集方法的扩展。缺乏对故障树层次逻辑关系的应用[6。7J。修改稿收到日期：2012—06—12。第一作者范会来(1988一)，男。现为军械工程学院电力电子与电力传动专业在读硕士研究生：主要从事武器装备电气检测与故障诊断智能技术方面的研究。本文首先对故障树过程性诊断进行数学分析，然后提出了一种使用非线性链表组织各个扩展故障树节点的方法，很好地解决了故障诊断专家系统的知识获取和快速推理问题，达到了快速准确故障诊断和故障定位的要求。1故障树的过程性故障诊断故障树模型采用最小割集进行故障诊断．而故障树的过程性故障诊断主要是按照系统工作原理，应用故障树层次的逻辑推理

7、关系，将系统故障逐层分解细化，最后定位到底事件故障状态。在复杂系统中，应用故障树的过程性故障诊断可以挖掘故障树模型中包含的深层知识，反映诊断对象内在层次关联。诊断过程符合人类逻辑思考的推理过程。故障树模型的顶事件对应于诊断系统要分析解决的任务，其底事件对应诊断系统的推理结果，而故障树由顶到底的层次和逻辑关系对应诊断系统的推理过程。1．1故障树节点关系的数学模型假设所研究的设备及其组成的部件、元件等的工作状态只取正常与故障两种．且部件、元件的状态是相互独立的。进而研究一个由n个独立的底事件构成的故障树。设算i为底事件i的状态变量，茁．仅取0或1两种状16PR

8、OCESSAUTOMATIONINSTRUMENTATIONVoL