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基于故障树的某型无人机助推器分离异常故障诊断方法
付凡;孙英超;黄海龙;王再玉
【期刊名称】《教练机》
【年(卷),期】2017(000)001
【摘要】由于故障树的各节点之间有很强的逻辑和层次关系,因而由故障树生成的诊断模式具有很强的条理性和针对性,本文简述了故障树建模方法和故障处理步骤,并通过某型无人机助推器故障诊断实例得到了验证,该方法可适用于目前大多数飞行器故障分析.
【总页数】4页(P56-59)
【作者】付凡;孙英超;黄海龙;王再玉
【作者单位】空军驻江西地区军事代表室,江西南昌330024;中国航空工业洪都,江西南昌330024;中国航空工业洪都,江西南昌330024;中国航空工业洪都,江西南昌330024
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于故障树分析法的某型航空电子装备故障诊断方法研究 [J], 赵锋;景建方
2.某型无人机固体火箭发动机助推器尾流场数值研究 [J], 姚金华;余文锋;江海涛;孙林
3.基于故障树的某型无人机助推器分离异常故障诊断方法 [J], 付凡;孙英超;黄海龙;王再玉;
4.基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方
法 [J], 赵志坚;茆志伟;张进杰;江志农
5.基于Teager算子的内燃机气门间隙异常故障诊断方法 [J], 张晓帆;吴亚龙;么子云;茆志伟;江志农
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基于故障树的AUV可靠性研究的开题报告一、研究背景无人潜水器(AUV)随着科技的不断进步，正成为海洋探测、水下勘探、海洋资源开发等领域中的一种重要工具。
但是，AUV在水下环境中面临着复杂多变的海洋环境和水下设备的高度依赖性，使其易受到各种意外因素的影响，导致其在执行任务过程中的故障率和维修成本都较高。
因此，对AUV的可靠性研究具有重要的现实意义和实际应用价值。
故障树分析是一种系统性分析和描述设备故障的方法，可用于定位故障的根本原因，并提供针对性的解决方案。
AUV在执行任务过程中，可能会出现的错误因素较多，如水压、水温、水下视线穿透度等海洋环境因素，另外还存在多种设备故障因素，如电池电量不足、电子模块失效、通信中断等等。
结合故障树分析方法，可以对可能的故障因素进行系统性地分析，理解AUV故障的根本原因，进而从设计和制造层面上提升AUV的可靠性。
二、研究目的和意义本研究通过对AUV的故障树分析，旨在分析AUV在执行任务中可能面临的各种故障因素，进而定位其根本原因，并提供相应的解决方案。
具体地，研究目的包括：1. 分析AUV在不同环境下可能出现的故障因素，提高对AUV故障的诊断能力。
2. 探究故障树分析在AUV可靠性研究中的应用，提高AUV的可靠性。
3. 提出针对AUV故障因素的优化方案，避免或减少故障的发生。
三、研究方法和实施方案本研究将采用以下方法：1. 研究前期，对AUV的相关技术和相关实现方案进行调研，梳理其技术和应用现状。
2. 在采集足够的AUV数据并构建故障事件数据库的基础上，进行故障树分析。
3. 借助专业工具，创建AUV故障树模型，进一步分析AUV的故障因素和根本原因，并提出相应的改进方案。
4. 通过案例分析，验证故障树分析方法在AUV可靠性研究中的有效性和实用性。
四、预期的研究成果1. 理解AUV的主要故障因素和可能存在的故障路径。
2. 提出改进措施，在设计和制造阶段上提高AUV的可靠性和安全性。
基于故障树的航天测控系统故障诊断方法作者：周琦钧赵秋颖朱明明来源：《现代电子技术》2015年第07期摘要：航天测控设备种类结构复杂，长期以来主要依赖人工维护，缺乏通用有效的故障诊断方法。
针对这一情况，在分析了测控系统故障诊断特点的基础之上，采用故障树分析法构建了面向航天测控系统的故障树模型，并阐述了建模方法和推理机设计原理及流程。
最后，以航天测控系统故障诊断实例进行了方法验证。
验证结果表明该方法效率高、可靠性好，可适用于目前大多数航天测控设备。
关键词：航天测控系统；故障诊断；故障树；混合推理中图分类号： TN95⁃34； TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2015）07⁃0103⁃040 引言随着现代航天测控设备规模的扩大和设备复杂性增加，使得传统基于人工的故障诊断方法难以满足设备的使用维护要求，造成了设备的可靠性和可用性的降低，制约了航天测控任务的顺利完成。
另外，由于测控设备系统结构复杂、功能繁多，许多故障征兆不易测量和获取，难以建立用于自动故障诊断的动态模型，使得基于信号和基于解析模型的诊断方法可用性下降。
针对上述问题，要进行切实有效的故障诊断，就需要对测控设备的故障诊断逻辑进行有效抽象，从而获得合理的故障传递途径，以降低故障知识的获取难度。
而故障树作为有效的诊断方法，本文提出了一种基于故障树的航天测控系统故障诊断模型。
1 故障树诊断技术故障树分析法（Fault Tree Analysis，FTA）是指对可能造成产品故障的硬件、软件、环境、人为因素进行分析，并将系统故障形成的原因由总体至部分按树枝状逐级细化，以图形演绎的方法画出故障树，从而确定故障原因的各种可能组合方式和其发生概率，评价引发故障的各种因素的相关重要度的一种分析方式，具有下述优势：（1）可根据最小路集和最小割集，确定系统全部正常模式和故障模式；（2）可根据底事件发生概率，求出故障模式的发生概率，并可按概率大小排序，确定各个故障模式影响大小；（3）在每个故障模式中，底事件按关键重要性排序，确定造成故障的各底事件影响大小；（4）可据故障树层次结构，诊断进行到要求的某一级别层次的故障原因。
基于故障树分析的飞机故障预测与修复技术研究随着航空业的不断发展，飞机故障的预测和修复技术日益重要。
飞机故障不仅会影响客户的体验，还会对航空公司造成损失。
因此，开发一种基于故障树分析的飞机故障预测与修复技术是至关重要的。
故障树分析（FTA）是故障诊断和预测领域中最常见的方法之一。
它通过将系统的故障原因与系统中的组件进行关联，将故障原因转化为故障树的形式。
这种方法通过逐步细化故障的可能原因，使得故障的预测和诊断变得更加准确和可靠。
在飞机故障的预测方面，故障树分析可以通过将已知故障与系统组件相关联，来预测未来可能会发生的故障。
例如，如果一个组件已经在过去多次出现过故障，那么这个组件在未来出现故障的可能性就很高。
利用故障树分析，我们可以找到造成过去故障的根本原因，并基于这些原因开发出相应的预测模型。
在飞机故障的修复方面，故障树分析同样具有重要的作用。
通过识别故障树中的关键节点，我们可以确定故障的主要原因，并提出相应的修复方案。
例如，如果我们发现一个组件因为不适合某种环境而导致故障，那么修复这个问题的方法可能就很简单：更换一个适合这种环境的组件。
这种修复方法不仅可以避免类似的问题，还可以提高整个系统的可靠性。
然而，故障树分析也存在一些局限性。
首先，故障树分析建立在对系统组件和故障原因的清晰认识上。
如果我们对某个组件或故障原因的理解不够深刻，那么建立的故障树就会失去准确性。
其次，故障树分析只能识别与已知故障相关的节点。
如果我们没有收集到足够的过往故障数据，或者已知故障涉及到未知的组件或原因，那么故障树分析就无法进行。
另外，故障树分析本身对于大规模系统的建模复杂度也很高。
在军事和商业航空领域，飞机系统通常由数千个组件构成，这些组件之间相互关联。
在这种情况下，进行故障树分析会变得非常困难。
为了解决这个问题，目前的研究工作主要关注于优化故障树分析算法，以及开发基于机器学习的方法来代替手动建模。
总之，基于故障树分析的飞机故障预测与修复技术具有重要的应用价值。
基于动态故障树的航空装备系统可靠性评估方法
孙卓;胡勇
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2022(47)5
【摘要】为分析复杂航空装备系统的可靠性,提出了基于动态故障树的航空装备系统可靠性评估方法。
在传统故障树基础上,引入动态逻辑门,构建系统的动态故障树模型。
将动态故障树模块化为独立的静态子树和动态子树,并采用马尔科夫模型进行求解,通过综合分析得到系统失效的概率。
运用构建的动态故障树模型,对航空电子系统的可靠性进行了分析和评估,验证了动态故障树用于航空装备系统可靠性评估的有效性和可行性。
【总页数】7页(P141-146)
【作者】孙卓;胡勇
【作者单位】空军勤务学院航材四站系
【正文语种】中文
【中图分类】TJ85
【相关文献】
1.基于故障树分析法的某型航空电子装备故障诊断方法研究
2.基于空间故障树理论的系统可靠性评估方法研究
3.基于故障树分析的航空装备体系结构贡献率评估方法
4.基于动态故障树和贝叶斯网络结合的配电系统可靠性建模及评估
5.基于T-S 模糊故障树方法的惯性导航系统可靠性评估
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