[发明专利]基于动态模糊网络和多源信息融合的供电系统级故障诊断

说明书

本发明公开了一种基于动态模糊网络和多源信息融合的供电系统级故障诊断方法，所述方法包括，收集飞机供电系统监测参数；高频信号多维特征提取；构建供电系统级部件关联网络；Frechet算法进行多维信息融合；知识信息融合，图模型结构约简；历史参数构建动态模糊网络库；实时监测参数数据进行图匹配与搜索与故障诊断。本发明将供电系统监测参数中的频域、时域以及趋势信息等多维度信息以及知识信息的多源信息进行融合，对供电系统各部件关联关系进行深度挖掘，依靠动态模糊网络对供电系统多源信息进行存储与融合，并基于图理论方法实现供电系统复杂故障诊断，本方法具有可解释性强，诊断效率高、可扩展性强的优点。

技术领域

本发明涉及飞机供电系统故障诊断技术领域，特别涉及一种基于动态模糊网络和多源信息融合的供电系统级故障诊断方法。

背景技术

飞机供电系统是飞机电能的生产、变换和输配等装置组成的一个完整系统，其作用是向飞机上的所有用电设备提供满足规定技术性能的电能，保证用电设备的正常工作。随着多电飞机的普及，飞机供电系统的重要性也逐渐凸显，故障检测与诊断技术也逐步运用于飞机供电系统中，但是由于多电飞机供电系统故障数据稀缺，故障经验知识不确定等问题同时由于供电系统结构复杂，结构耦合性强，多参数、多部件等特征，其他领域的故障检测、故障传播方法难以直接应用于飞机供电系统中，而目前针对飞机供电系统的故障诊断技术的研究较少。故此，针对供电系统的典型特征以及现有故障诊断方法的局限性，提出一种基于动态模糊网络和多源信息融合的供电系统级故障诊断方法，融合供电系统中的知识信息、频域时域信息等多源信息，并针对供电系统中部件众多复杂度高的特点，构建动态模糊网络，实现供电系统级的故障诊断。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于动态模糊网络和多源信息融合的供电系统级故障诊断方法，实现飞机供电系统级故障诊断。

本发明所采用的技术方案是，基于动态模糊网络和多源信息融合的供电系统级故障诊断方法，具体包括：

利用传感器收集到飞机供电系统各设备各项运行监测参数；

整理后的各传感器参数数据进行高频信号处理，分解出原始信号中存在的时域信息、频域信息、趋势信息等多维信息；

构建供电系统级部件关联网络，以各部件为节点，以各部件之间关联关系为边，各边初始状态设为1；

依据多维信息，利用Frechet算法进行多维信息融合，计算各部件之间关联关系，并进行模糊图网络的动态更新，构建动态模糊网络；

结合供电系统结构信息，通过图理论融合知识信息，进行图结构约简；

基于故障数据进行不同故障模式下供电系统级动态模糊网络构建；

通过实时监测参数数据可以构建供电系统级实时动态模糊网络，通过图模型匹配算法，找到实测供电系统动态模糊网络最匹配的故障模式，实现对供电系统级的故障诊断。

优选的，所述高频信号处理方法是希尔伯特黄变换算法以及有效值计算方法。

优选的，所述希尔伯特黄变换算法是处理非平稳非线性信号的一种高频信号分析方法，主要有两部分组成，第一部分为经验模态分解，第二部分为希尔伯特变换。

(1)首先要将信号x(t)的所有极大值点链接成上包络x_up(t)；，并将所有极小值点x_low(t)链接成下包络并且应该将所选信号所得到的信号函数包括在其中

(2)通过上下包络，以每一个时间单位为基础，计算每一个对应的上下包络的均值，然后将所选的信号减去该均值函数即可得到差值函数d(t)，公式具体如下