[发明专利]适用于多信号流模型的交互式故障诊断方法

权利要求书

1.一种适用于多信号流模型的交互式故障诊断方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

1)基于多信号流模型生成测试-模块邻接矩阵：

通过历史数据建立多信号流模型，通过对多信号流模型有向连接关系的遍历，获取各个LRU模块间的邻接矩阵，邻接矩阵为系统各个LRU模块与测试点间的邻接关系；

2)生成可达矩阵：通过对步骤1)获得的邻接矩阵，进行转换得到各个LRU模块间的可达矩阵，即各模块间的功能信号可达性；

3)生成故障诊断矩阵：通过对各个测试所在测试点与LRU模块信号的关联性以及LRU模块与测试点的的可达性关系，从LRU模块的邻接矩阵推导出装备故障模块-测试相关性故障诊断矩阵；

4)在获取故障诊断矩阵后，按照测试列将故障诊断矩阵进行序列化持久存储，进行压缩存储；

5)开始诊断：在故障诊断开始时，方法会从步骤4)存储的数据库提取序列化故障诊断矩阵进行反序列化解压缩，随后按照当前系统现有故障征兆和现场可用测试工具简化故障诊断矩阵，采用基于故障概率信息熵和多权重优先的多步信息启发算法进行测试推荐，根据生成的诊断策略所推荐的测点与测试方法，进行故障的交互式诊断，最终确定故障位置。

2.根据权利要求1所述适用于多信号流模型的交互式故障诊断方法，其特征在于，所述多信号流模型是以分层有向图表示信号流导向和各组成单元的构成及相互连接关系,并通过定义信号以及组成单元、测试与信号之间的关联性,来表征系统组成、功能、故障及测试之间相关性的一种模型。

3.根据权利要求1或2所述适用于多信号流模型的交互式故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3)推导过程如下：

3.1)以各LRU模块作为行向量，各基础测试作为列向量构建故障模块-测试相关性矩阵，初始化时将矩阵元素值全置为0；

3.2)相关性矩阵进行赋值，赋值方式为：首先获取矩阵中各LRU模块与基础测试包含的信号列表，然后依次取每一列的测试，查询测试所属测试点，从可达性矩阵中获取该测试点与模块的可达性关系，若测试点与模块可达且测试与模块的信号列表交集非空，则该测试与模块的相关性矩阵元素值设为1。

4.根据权利要求3所述适用于多信号流模型的交互式故障诊断方法，其特征在于，所述装备故障模块-测试相关性矩阵表征了系统各个测试测试结果与LRU模块的相关性关系，当测试结果正常时，表征相关性矩阵中与该测试相关的LRU模块均功能正常，即元素值为1；当测试结果异常时，表征相关性矩阵中与该测试相关的LRU模块功能均可能异常，每进行一次测试，根据测试结果将可能异常的矩阵行留下，删除功能正常的矩阵行，从而不断缩小矩阵行数，直至无法缩减，此时剩余行向量的LRU模块即为可能故障模块。

5.根据权利要求3所述适用于多信号流模型的交互式故障诊断方法，其特征在于，所述采用基于故障概率信息熵和多权重优先的多步信息启发算法：将当前系统所有可能故障模块的故障概率做归一化处理，作为模块故障信息的权重带入信息熵，从而选取对系统信息熵减值最大的测试进行检测，并将测试优先级、测试代价、测试时间、和信息熵进行权重加成计算总推荐概率，对于测试优先级、测试代价、测试时间、和信息熵权重的偏好可以在诊断过程中随时设置更新，测试偏好包括测试代价优先、测试时间优先、测试优先级优先和默认优先策略。