[发明专利]基于故障树建立的电子设备控制系统故障诊断方法

说明书

本发明涉及一种基于故障树建立的电子设备控制系统故障诊断方法，通过引入故障树方法，利用故障树模型中各事件发生的概率和各种重要度，实现电子设备控制系统故障诊断，可有效改善目前没有成熟的电子设备控制系统故障诊断方法的现状；通过引入改进线性加权求和的方法，有效准确地对各故障发生概率进行排序，并根据排序结果，结合所设置的故障隔离阈值，隔离可能发生的故障，可有效解决故障诊断结果不准确时故障隔离误操作问题。

技术领域

本发明涉及一种设备故障诊断技术，特别涉及一种基于故障树建立的电子设备控制系统故障诊断方法。

背景技术

控制系统是电子设备的核心部件，控制系统一旦发生故障往往会导致整个电子设备停机，研究其故障诊断和故障隔离方法对提高电子设备的可靠性具有重要意义。目前，针对故障诊断领域的研究已经比较深入，基于信号处理、机器学习、深度学习等诊断算法不断发展，比如小波变换、支持向量机、神经网络等方法，涉及到机械、电子电气、化学、通讯网络等领域。然而目前设备健康管理领域相关研究多数集中于机械设备的故障诊断，对于电子设备故障诊断问题研究较少，而且由于电子设备中常见设备状态数据为电压、电流、温度、脉冲信号，而机械设备中常见的设备状态为振动、加速度等数据，导致机械设备领域建立的设备故障诊断模型无法直接有效应用于电子设备故障诊断领域。因此，针对电子设备建立故障诊断模型是目前研究热点，如文献[1]采用层次分析法建立电子装备中CPU板的功能和结构层次模型，结合神经网络技术，实现故障自动推理和定位。

但是在进行广泛的文献查阅之后，发现虽然目前针对电子设备控制系统故障诊断有了一定的研究基础，但是目前研究仍然十分欠缺，缺乏典型的电子设备控制系统故障诊断方法，因此研究和提出有针对性且有效的电子设备控制系统故障诊断算法和框架十分必要。而纵观当前系统可靠性评估和故障诊断领域，故障树分析法模型结构易于理解，得到了广泛的应用。文献[2]通过故障树分析研究办公楼火灾点检测系统的可靠性。文献[3]针对电动汽车充电装置故障诊断问题，构建故障诊断框架，通过建立故障树模型，准确定位并快速解决充电装置的故障问题。文献[4]针对网络系统可靠性评估问题，基于故障树分析法建立顺序故障处理的可靠性模型进行研究。在实际应用中，由于难以获得足够的故障树底事件概率数据，通常根据专家或工程师的意见来估计故障树中底事件的概率。文献[5]结合相似度聚合和模糊集理论，综合处理不同专家的意见，从而获得故障树中底事件的发生概率，完成对天然气储罐的安全性评估。故障树在故障诊断中的发展比较早，趋于成熟，配合其他算法能够有效应用于设备故障诊断问题，结合目前没有成熟的电子设备控制系统故障诊断方法的现状，研究基于故障树方法的电子设备控制系统故障诊断具有一定的研究意义。

此外，单纯进行故障诊断并不能解决根本问题，还需要在发生故障后对故障源进行隔离并且恢复故障，才能达到维护系统的目的。故障隔离是指在系统设计的时候，要尽可能考虑多种故障的情况，采取故障隔离措施可以将故障范围控制在局部，防止故障范围扩大从而增加对上层系统可用性带来的影响，并且当故障发生时，能够快速定位故障源，为后续的故障恢复提供必要条件。对于电路故障，可设置断路器、继电保护器等元件将故障点与系统进行隔离[6][7]，或者切换到冗余设备继续工作，待恢复故障之后再重新接入系统。在电子设备发生故障时，各个故障重要程度不同且各故障之间往往具有一定关联性，如果简单根据故障诊断所判断出的一个可能故障原因进行故障隔离，在故障诊断结果不准确时往往达不到故障隔离的效果。因此在发生故障时，如何有效准确地对各故障发生概率进行排序，并根据排序结果，结合所设置的故障隔离阈值，隔离可能发生的故障具有一定研究意义。

文献[1]段修生,王志强,程远增.基于AHP的CPU板故障诊断技术研究[A].中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国科学院自动化研究所.2005年中国智能自动化会议论文集.