一种基于多阶测试门限判别的故障隔离方法

摘要

本发明公开了一种基于多阶测试门限判别的故障隔离方法，包括步骤一：确定产品的监测征兆基线数据；步骤二：确定产品的故障模式集以及各故障模式的监测征兆数值，构建故障—征兆原始矩阵；步骤三：建立各阶测试门限逻辑矩阵；步骤四：将各阶测试门限逻辑矩阵进行累加，建立综合阶数矩阵；步骤五：根据综合阶数矩阵进行故障隔离。本发明通过测试门限翻倍的方式，将是否超差的二值逻辑判别细化为不同超差程度的多级判别，可有效实现对超差程度不同的故障进行隔离。

主权项

一种基于多阶测试门限判别的故障隔离方法，具体包括以下几个步骤：步骤一：确定产品的监测征兆基线数据产品的监测征兆基线数据包括监测征兆变量、变量正常范围判据，其三元组模型如下：MSD=(S,B,Δ)   (1)其中，MSD代表监测征兆基线数据模型；S代表监测征兆变量集合；S={s_j|j=1～n}，s_j为第j个监测征兆变量值，n为监测征兆变量总数；B代表监测征兆变量的基准值集合；B={b_j|j=1～n}，b_j为第j个监测征兆变量的基准值，n为监测征兆变量的基准值总数；Δ代表监测征兆变量的测试门限集合；Δ=(δ_j|j=1～n),δ_j为第j个监测征兆变量的测试门限值，n为监测征兆变量的测试门限总数，监测征兆变量的正常范围判据由s_j=b_j±δ_j确定；步骤二：确定产品的故障模式集以及各故障模式的监测征兆数值，构建故障—征兆原始矩阵故障—征兆原始矩阵是指产品中各故障模式与各监测征兆之间的数值关系矩阵：其中，MV代表故障—征兆原始矩阵，即故障模式集合F与监测征兆集合S构成的二元数值关系；F代表产品的故障模式集合；F={f_i|i=1～m}，f_i为产品的第i个故障模式，m为故障模式总数；v_ij代表具体的二元关系值，即第i个故障模式发生后，第j个监测征兆测得的变量数值；步骤三：建立各阶测试门限逻辑矩阵测试门限逻辑矩阵是指在规定倍数测试门限条件下，产品的故障模式与各监测征兆之间的逻辑关系矩阵，K阶测试门限逻辑矩阵为：其中，ML_K代表K阶测试门限逻辑矩阵；代表K阶测试门限条件下，第i个故障模式与第j个监测征兆变量之间的二值逻辑关系：步骤四：将各阶测试门限逻辑矩阵进行累加，建立综合阶数矩阵将步骤三中得到的每一阶测试门限逻辑矩阵进行累加，得到综合阶数矩阵，综合阶数矩阵的累加公式如下：MI＝ML₁+ML₂+…+ML_K   (5)其中，MI代表综合阶数矩阵，在得到综合阶数矩阵后，对比综合阶数矩阵的各数值，找到最大数值，作为该矩阵的最大阶，记作r_max；步骤五：根据综合阶数矩阵进行故障隔离故障隔离的具体步骤如下：（1）在产品故障后，测取产品的各监测征兆变量数值，形成数值向量V'＝[v'₁,v'₂,…,v'_n]；（2）根据数值向量、基准值、测试门限值，计算得到阶数向量E=[e₁,e₂,…,e_n]，e_j的计算公式如下：$e_j=\left[\frac{|v_j^{\prime }-b_j|}{{\delta }_j}\right]---\left(7\right)$（3）根据最大阶数r_max，将阶数向量E转换为匹配阶数向量E'＝[e'₁,e'₂,…,e'_n]，转换公式如下：$\left\{\begin{array}{cc}{e}_j^{\prime }=r_{\max },& e_j\ge r_{\max }\\ e_j^{\prime }=e_j,& e_j<r_{\max }\end{array}\right.---\left(8\right)$（4）将匹配阶数向量与综合阶数矩阵中的各行进行对比，当某一行的数值与匹配阶数向量相同时，则该行对应的故障模式为发生的故障模式。