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考虑噪声影响的基于Wasserstein测度的可诊断性评价方法

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电光与控制 2024年

作者：吕佳朋史贤俊高超赵超轮海军航空大学中国人民解放军92664部队

针对可诊断性评价中区分度不足以及评价结果难以解释等问题，提出了一种基于Wasserstein测度的可诊断性定量评价方法。该方法以系统在不同状态下测点的量测信号为基础，将信号视做随机变量，使用2—Wasserstein测度作为衡量变量之间相... 详细信息

针对可诊断性评价中区分度不足以及评价结果难以解释等问题，提出了一种基于Wasserstein测度的可诊断性定量评价方法。该方法以系统在不同状态下测点的量测信号为基础，将信号视做随机变量，使用2—Wasserstein测度作为衡量变量之间相似程度的手段，来实现对系统的可诊断性进行评价，同时分析了量测信号对于可诊断性评价结果的影响。使用双带通滤波电路对本文的方法进行验证，结果表明相比较于基于K-L散度和D矩阵的可诊断性评价方法，本文方法在进行评价故障可诊断性方面具有客观性和科学性。

关键词：故障可诊断性定量评价 Wasserstein测度

基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法

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兵工学报 2024年第7期45卷 2451-2462页

作者：吕佳朋史贤俊王元鑫海军航空大学山东烟台264001 海军航空大学青岛校区山东青岛266041

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提... 详细信息

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提取,结合系统的可诊断性评价结果,提出特征贡献度量化算法,对信号中不同特征对故障诊断的贡献度进行评估,使用改进的D-S证据理论算法对不同信号的特征进行融合,确定适用于故障检测与隔离的故障敏感特征集合;采用集成学习方法对基分类器的诊断效果进行加强,最终获得对当前系统的诊断方案。仿真实验结果表明,采用新的可诊断性设计方法设计出来的针对系统的诊断方案,可以对系统故障进行良好的诊断,其中与未进行故障敏感度学习环节相比,故障诊断的错误率由5.33%下降到2.66%,与未进行集成学习环节相比,故障诊断的错误率由16.22%(基诊断器的平均值)下降到2.66%。在与其他诊断方案的对比实验中,新方法的故障诊断错误率相较于对比方法的平均值下降了3.34%。

关键词：可诊断性设计故障敏感度集成学习自适应提升

基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法

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系统工程与电子技术 2023年第1期45卷 302-312页

作者：秦玉峰史贤俊海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001

针对目前基于定性模型无法对电子系统故障可诊断性进行定量评价的问题,将定性模型与数据驱动方法相结合,提出一种基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法。首先,根据系统的组成结构建立多信号流图模型并得到故障-测试相关性... 详细信息

针对目前基于定性模型无法对电子系统故障可诊断性进行定量评价的问题,将定性模型与数据驱动方法相结合,提出一种基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法。首先,根据系统的组成结构建立多信号流图模型并得到故障-测试相关性矩阵,基于故障-测试相关性矩阵提出了故障可诊断性评价准则。其次,提取测试信号的小波包Shannon熵作为特征向量,以欧式距离作为相似性度量指标,将故障可诊断性定量评价问题转换为不同故障模式下测试信号特征向量的相似性度量问题。然后,构建故障可诊断性评价矩阵,依据故障可诊断性评价矩阵提出了系统可诊断性指标。最后,通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法在不构建数学模型的前提下,能够实现电子系统的故障可诊断性的定量评价。

关键词：故障可诊断性可诊断性评价多信号流图相似性度量欧氏距离

基于递推规范变量残差和核主元分析的微小故障检测

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控制理论与应用 2022年第9期39卷 1716-1724页

作者：秦玉峰史贤俊海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001

微小故障由于故障征兆不明显从而很难在故障发生早期对其进行检测.针对该问题,本文提出了一种基于递推规范变量残差和核主元分析(RCVD-KPCA)的微小故障检测方法.首先构造规范变量残差,从中提取数据的线性特征.利用指数加权滑动平均法对... 详细信息

微小故障由于故障征兆不明显从而很难在故障发生早期对其进行检测.针对该问题,本文提出了一种基于递推规范变量残差和核主元分析(RCVD-KPCA)的微小故障检测方法.首先构造规范变量残差,从中提取数据的线性特征.利用指数加权滑动平均法对规范变量残差进行递推滤波处理,提高规范变量残差对微小故障的敏感程度;然后使用KPCA提取规范变量残差中的非线性主成分作为非线性特征,根据提取的特征提出了两个新的故障检测统计量;此外,利用核密度估计确定故障检测统计量的控制限.由于同时提取了过程数据的线性和非线性特征,有效地提高了非线性动态过程中微小故障的可检测性.以闭环连续搅拌釜式反应器过程为例进行了仿真分析,仿真结果表明本文所提方法具有较好的故障检测性能.

关键词：故障检测规范变量残差核主元分析微小故障指数加权滑动平均核密度估计

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基于MMD的故障可诊断性定量评价方法

控制与决策 2023年第10期38卷 2925-2933页

作者：秦玉峰史贤俊海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001

提出一种基于最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)的故障可诊断性定量评价方法.该方法无需构建任何系统模型,通过度量不同故障模式下测量数据之间的距离定量评价故障可诊断性,适用于结构复杂、不易于建模且能够获取测量数据的... 详细信息

提出一种基于最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)的故障可诊断性定量评价方法.该方法无需构建任何系统模型,通过度量不同故障模式下测量数据之间的距离定量评价故障可诊断性,适用于结构复杂、不易于建模且能够获取测量数据的复杂系统.首先,将测量数据通过特征核映射到可再生核希尔伯特空间(reproducing kernel Hilbert space,RKHS)中,以MMD作为多元分布距离度量指标,将故障可诊断性定量评价问题转换为多元分布在RKHS中的距离度量问题;然后,利用数学推导分析测量噪声强度对故障可诊断性评价结果的影响;最后,通过仿真实例验证所提出方法的有效性.

关键词：故障可诊断性定量评价最大均值差异可再生核希尔伯特空间多元分布

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基于DTW时序距离的故障可诊断性评估方法

兵工学报 2022年

作者：吕佳朋史贤俊肖支才海军航空大学

对装备中具体故障进行可诊断性评估可以量化的表明故障被诊断的难易程度，针对故障可诊断性评价方法中存在的不客观及度量方法选择不恰当的问题，提出一种基于DTW的时序距离度量方法。定义了可诊断性评估模型，从实际系统中抽取系统的... 详细信息

对装备中具体故障进行可诊断性评估可以量化的表明故障被诊断的难易程度，针对故障可诊断性评价方法中存在的不客观及度量方法选择不恰当的问题，提出一种基于DTW的时序距离度量方法。定义了可诊断性评估模型，从实际系统中抽取系统的结构、信号、测试、故障模式四种要素，为故障可诊断性评估工作的开展打下基础。摒弃传统的从信号中提取特征进行相似性度量的做法，将信号看做时序序列，基于DTW方法来衡量不同状态下各信号之间的相似程度，作为故障可诊断性的评估依据。使用动量轮系统对新方法进行仿真实验，实验结果表明新方法在进行可诊断性评估方面具有客观性和有效性。

关键词：故障可诊断性定量评价动态时间规整相似性度量时间序列

基于Petri网的测试⁃故障诊断一体化模型研究

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振动．测试与诊断 2022年第2期42卷 335-342,410页

作者：翟禹尧史贤俊韩露秦玉峰海军航空大学岸防兵学院烟台264001

现有测试性模型对复杂装备进行分层建模时,不仅需要每层装备的故障模式、影响和危害性分析(failure mode,effects and criticality analysis,简称FMECA),还需要确定各故障模式之间的联系,增加了实际工作量和建模难度,与实际故障诊断脱... 详细信息

现有测试性模型对复杂装备进行分层建模时,不仅需要每层装备的故障模式、影响和危害性分析(failure mode,effects and criticality analysis,简称FMECA),还需要确定各故障模式之间的联系,增加了实际工作量和建模难度,与实际故障诊断脱节。为解决上述问题,提出一种基于Petri网的建模方法,将测试性模型与故障诊断模型相结合。首先,采用广义随机Petri网建立装备系统级的测试性模型,采用模糊Petri网(fuzzy Petri net,简称FPN)建立子系统的故障诊断模型,完成系统到子系统的传递;其次,根据FMECA信息对故障统计数据进行处理,通过神经网络对参数进行调整学习和优化;然后,采用正向推理实现故障的准确预测,逆向推理结合最小割集完成故障定位;最后,以涡扇发动机风扇部件模型为例进行建模分析,并通过故障树和统计数据验证了模型的正确性和有效性。

关键词：测试性故障树故障模式 Petri网故障诊断模型神经网络

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基于因果关系的故障传播路径辨识方法研究

系统工程与电子技术 2023年第12期45卷 4090-4100页

作者：吕佳朋史贤俊秦亮赵超轮海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001

针对故障传播路径辨识问题,提出了一种基于因果关系的故障传播路径辨识方法,从因果关系的角度揭示了故障发生及传播的内涵。利用系统中故障发生的因果性,确定故障发生时受影响的变量,构建故障相关变量集合;通过因果关系指示指标确定故... 详细信息

针对故障传播路径辨识问题,提出了一种基于因果关系的故障传播路径辨识方法,从因果关系的角度揭示了故障发生及传播的内涵。利用系统中故障发生的因果性,确定故障发生时受影响的变量,构建故障相关变量集合;通过因果关系指示指标确定故障相关变量中各个变量的因果性,构建因果矩阵;提出保可达性的赋权有向图最小生成树算法,根据因果矩阵对相关变量之间的因果性进行图示化表达,确定故障相关变量之间的传播影响过程,实现故障传播路径的辨识。所提方法在双带通滤波器电路上进行了实验验证,实验结果表明了所提方法能够正确筛选故障相关变量集合,分析变量之间的因果关系,辨识出故障传播路径,同时所提方法在时间成本上相较于常用的传递熵方法具有一定的优势。

关键词：因果关系结构因果模型故障传播路径有向图最小生成树

基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法

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兵工学报 2023年

作者：吕佳朋史贤俊王元鑫海军航空大学海军航空大学青岛校区

对系统进行可诊断性设计，能优化诊断方案、提升诊断方案与系统契合程度，对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点的信号进行特征... 详细信息

对系统进行可诊断性设计，能优化诊断方案、提升诊断方案与系统契合程度，对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点的信号进行特征的提取，结合对系统的可诊断性评价结果，提出特征贡献度量化算法对信号中不同的特征对故障诊断的贡献度进行评估，使用改进的D-S证据理论算法，对不同信号的特征进行融合，确定适用于故障检测与隔离的故障敏感集合；采用集成学习方法对基分类器的诊断效果进行加强，最终获得对当前系统的诊断方案。仿真实验结果表明，通过所提可诊断性设计方法所设计出来的针对系统的诊断方案，可以对系统故障进行良好的诊断，其中与未进行故障敏感度学习环节相比，故障诊断的错误率由5.33%下降到2.66%，与未进行集成学习环节相比，故障诊断的错误率由16.22%（基诊断器的平均值）下降到2.66%。在与其他诊断方案的对比实验中，新方法的故障诊断错误率相较于对比方法的平均值下降了3.34%。

关键词：可诊断性设计故障敏感度集成学习自适应提升