基于符号有向图故障诊断系统及其软件平台.pdf

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1、第8卷%第11期软件导刊Vol.8No.112009年11月SoftwareGuideNov.2009基于符号有向图的故障诊断系统及其软件平台刘强，刘忠义，张宁，黄信荣（中国人民解放军海军潜艇学院航海观通系，山东青岛266071）摘要：基于符号有向图（SDG）的故障诊断系统不依赖精确数学模型和在线数据，适用于外场通用故障诊断设备实施现场诊断。建立图形化SDG模型开发平台是实现其通用性的关键。基于Visio的软件实现通过模具设计和功能扩展降低了平台开发成本，提高了平台运行的可靠性，也使得现场维护人员可以方便地利用其扩展诊断设备功能。关键词：符号有向图；定性建模；故障诊断；SDG软件平台中图分类

2、号：TP393.06文献标识码：A文章编号：1672-7800（2009）11－0011－03的相容性，采用回溯搜索的方法可实现对故障源的定位。0引言作为一种定性的数学模型，SDG故障诊断由于其过于简单的因果关系描述，使得诊断结果的精度较低；对于复杂系统进随着现代电子测试技术、微电子技术和计算机技术的进行SDG建模时，由于节点和支路数量巨大，搜索推理的计算量步，武器装备系统向着自动化和复杂性方向发展。由于系统复以级数上升，诊断推理速度缓慢。为克服这些不足，一些改进的杂性提高，发生事故的严重性也在加强。要提高复杂系统的可方法被提出，如：文献［3］提出的一种模糊SDG模型，通过引入靠性，必须重视

3、故障诊断技术的发展。作为故障诊断领域的一模糊理论对系统变量进行更精细的描述，采用模糊推理方法提个重要研究分支，基于符号有向图（SDG）的故障诊断方法近年高了诊断精度；文献［4］通过对复杂系统进行功能单元划分，建来得到了迅速发展。立分级SDG模型降低了建模复杂度和减少计算量等等。由上可以看出，基于SDG故障诊断的关键在于建模，通过1基于SDG的故障诊断方法一套规范化的方法将系统的深层知识，即它的结构和行为方面基于SDG的故障诊断主要包括2个环节：建立系统的的知识，转化为有向图的形式，并进一步地描述为计算机可以识别的矩阵形式。此外，有效的故障源定位方法能大大减少测SDG模型和基于SDG模型的故障

4、定位。文献［2］中引用了一种试诊断时间，尽快求出诊断解。这种建模－推理的过程是往复循SDG模型的定义：SDG模型γ由有向图G、节点状态函数φ和环的：如果诊断结果不符合实际情况，则需要返回到建模阶段、支路符号函数Ф组成，即γ＝（G，φ，Ф）：①节点v表示系统元计算推理阶段进行修正。如此循环，直至得到精确的诊断结果。部件，连接节点的支路e表示元部件间的故障传播路径，则图G＝（V，E）（v∈V，e∈E），其中V，E分别表示系统所有的元部件2便携式故障诊断系统集合和各种连接关系集合；②节点状态函数φ：V→｛＋，0，－｝，其中“＋”表示节点物理量高于正常值，“－”表示低于正常值，“0”表SDG故障诊断

5、以系统的直观结构特征为出发点，对系统变示变量正常；③支路符号函数Ф：E→｛＋，－｝，其中“＋”表示支路量间的因果关系和故障传播路径提供的简要和图形化的描述。源节点对目的节点的变化方向相同，“－”表示相反。作为一种不依赖精确数学模型的智能诊断方法，具有能够快速节点集合的状态值称为模式，表示系统对应的状态。任何建立诊断模型，依赖在线数据量小，能够克服知识获取瓶颈的一个节点出现非零状态，则系统就是故障的。对系统的故障诊困难等优点。特别适用于设备现场系统级快速诊断，尤其是野断就是利用SDG模型对故障源进行定位。设节点vi∈V，且φ外或缺乏大型专用诊断系统的偏远地区的装设备诊断。图1是（vi）＝0，则

6、说明其对应的状态变量出现异常。设支路为Bk与vi一种外场通用便携式故障诊断仪，基于PXI总线系统框架搭建连接的一条支路，节点vi为Bk的源节点，如果φ（vi）Ф（ek）φ（vi）了硬件平台，集成嵌入式计算机、信号激励模块、矩阵电路模=+则说明支路ek参与了故障的传播，称ek是相容的。根据支路块、IO模块、示波器模块、多用表与计数器模块、智能探笔模作者简介：刘强（1976－），男，四川成都人，硕士，中国人民解放军海军潜艇学院航海观通系讲师，研究方向为电子对抗系统仿真；刘忠义（1967－），男，山东潍坊人，硕士，中国人民解放军海军潜艇学院航海观通系副教授，硕士研究生导师，研究方向为综合电子战系统

7、建模与仿真；张宁（1976－），男，山东莱西人，硕士，中国人民解放军海军潜艇学院培训系讲师，研究方向为潜艇动力系统技术管理；黄信荣（1971－），男，江西南昌人，中国人民解放军海军潜艇学院航海观通系讲师，研究方向为雷达装备管理与维修。·12·软件导刊2009年块、电源模块等等。对于特定诊断对象，采用专用测试适配器以设备现场通用性的必然要求。提高信号采集的自动化程度。一般情况下，设备维护人员不会对SDG概念非常