基于PMC故障模型的NASD诊断算法.pdf

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基于PMC故障模型的NASD诊断算法丁元明,何涛,宣恒农DINGYuanming,HETao,XUANHengnong南京财经大学信息工程学院,南京210046CollegeofInformationEngineering,NanjingUniversityofFinanceandEconomics,Nanjing210046,ChinaDINGYuanming,HETao,XUANHengnong.NASDdiagnosisalgorit

2、hmbasedonPMCfaultmode1.ComputerEngineer-ingandApplications,2013,49(14):66-69.Abstract:TheexistingAdaptiveSequentialDiagnosticalgorithm(ASDalgorithm)basedonPMCfaultmodelcannottakefulladvantageofallofthetestresults.Inordertoreducethenumberoftestsandimprovediagnostic

3、eficiency,aNewAdaptiveSequentialDiagnosisalgorithm(NASDalgorithm)ispresented.Theconceptofrelativefaultunitisintroducedandthediagnostictheoremoffaultprocessorandnon·faultprocessorisputforwardandproved.Thus,systemdiagnosisstrategiesareasfollows:(1)Faultprocessorsare

4、foundwhilenon—faultprocessorissought.(2)Theprocessorswhichhavebeenconfirmedasfaultywillnotbeusedinanytests.(3)Onceannon·faultprocessorisfoundorthenumberoffaultprocessorsisclosetohalfofthetotal,thesystemdiagnosisisstopped.ExampleshowsthatNASDalgorithmisbetterthanot

5、herASDalgorithms.Keywords:system—levelfaultdiagnosis;PMCfaultmodel;adaptivediagnosisalgorithm;NewAdaptiveSequentialDiagnosis(NASD)algorithm摘要:在PMC故障模型下,现有的自适应顺序诊断算法(ASD算法)不能充分利用所有的测试结果。为了有效地减少测试次数,提高诊断效率,提出一种新的自适应顺序诊断算法(NASD算法)。引入相对故障单元的概念,给出并证明了故障单元和无故障单元的判别定理。据此

6、给出系统诊断的策略:(1)边寻求无故障单元边确诊故障单元;(2)已确认的故障单元不再参与任何测试;(3)找到无故障单元或故障单元数接近一半时,系统诊断结束。实例表明,NASD算法优于其他ASD算法。关键词:系统级故障诊断;PMC故障模型;自适应诊断算法;新的自适应顺序诊断(NASD)算法文献标志码:A中图分类号:TP30Idoi:10.3778/j.issn.1002—8331.1209-01441引言想是:首先通过系统中处理单元间的测试,找出无故障单系统级故障诊断是在处理机级研究故障诊断问题,元,然后通过这个无故障单元与

7、系统中其他处理单元点对1967年,Preparata、Metze和Chien提出了一种基于测试的点测试找到系统中所有故障单元。文献【8]给出了寻找无系统级故障模型,被命名为PMC故障模型。它通过系统中故障单元的自适应顺序诊断算法。该算法仅适用于文中各处理机(单元)之间的相互测试,并对测试结果进行分析提出的一种简化的测试模型,完全不适用于PMC模型,也以确定出现故障的处理机(又称故障单元)。不适用于BGM、Male及Chwa&Hakimi等常见的故障模根据测试与分析方式的不同,系统级故障诊断方法可型。文献[9]给出了寻找故障

8、单元的自适应顺序诊断算以分为两大类:非自适应诊断和自适应诊断。非自适应诊法。该算法虽然适用于PMC模型,但不能确定整个系统的断算法是首先完成全部测试,然后重点分析这些预先测试全体故障单元与全体无故障单元。本文针对文献[8—9]的的结果,找到故障单元或无故障单元;自适应诊断算法不足,提出了另一种基于PMC

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