飞机故障诊断第5章

航空工程学院飞机故障诊断与监控技术2011.082019年9月3日10时56分Page2第五章故障诊断方法本章内容第一节逻辑诊断方法第二节统计诊断方法第三节模糊诊断方法2019年9月3日10时56分Page3第一节逻辑诊断方法一、逻辑诊断法概述（一）适用条件（二）逻辑诊断中的几个概念·征兆函数·成因函数·决策规则·逻辑诊断任务二、逻辑诊断流程确定要考虑的元件，对每个元件状态赋予一个变元（逻辑变量）建立局部逻辑关系，确定决策规则确定有效决策规则或有效决策主范式进行状态识别或故障诊断2019年9月3日10时56分Page4第一节逻辑诊断方法（一）确定待诊系统中需考虑的主要元件如发动机状态控制，主要考虑元件有5个闭放气带电门使放气带关开放气带电门使放气带打00KK·250电门状态断开。时接通，小于电门在刻度盘大于断开；时接通，大于电门在刻度盘小于0002500025252525252525KK·820电门状态断开。时接通，大于电门在刻度盘小于断开；时接通，小于电门在刻度盘大于0008200082828282828282KK·放气带电门状态2019年9月3日10时56分Page5第一节逻辑诊断方法（一）确定待诊系统中需考虑的主要元件如发动机状态控制，主要考虑元件有5个·Ⅰ号电磁开关状态Ⅰ---Ⅰ号电磁开关1点接通，2点断开；Ⅰ---Ⅰ号电磁开关2点接通，1点断开·Ⅱ号电磁开关状态Ⅱ---Ⅱ号电磁开关1点接通，2点断开；Ⅱ--Ⅱ号电磁开关2点接通，1点断开2019年9月3日10时56分Page6第一节逻辑诊断方法（二）建立决策规则1.局部逻辑关系·Ⅰ号电磁开关1点接通，则放气带必须关闭，且820电门在刻度盘指示大于820位置接通；·Ⅱ号电磁开关2点接通，则250电门必须在刻度盘指示大于250位置接通；·Ⅱ号电磁开关1点接通，则放气带必须打开，且250电门在刻度盘指示小于250位置接通；2019年9月3日10时56分Page7第一节逻辑诊断方法（二）建立决策规则2.系统决策规则必须满足所有局部逻辑关系，即：使所有局部逻辑关系均为真(取值为1)，系统决策规则才为真。所以，系统决策规则是各局部逻辑关系的逻辑乘。2019年9月3日10时56分Page8第一节逻辑诊断方法（三）确定有效决策规则或有效决策主范式.1.有效决策规则⑴排逻辑基、确定有效逻辑基表1.doc2019年9月3日10时56分Page9第一节逻辑诊断方法（三）确定有效决策规则或有效决策主范式.1.有效决策规则⑵建立有效决策规则将有效逻辑基中全部变元（取值为１）或逆变元（取值为０）逻辑乘，再求逻辑和．２.有效决策主范式从决策规则出发，通过逻辑运算，得到全部变元或逆变元逻辑乘的逻辑和．无论是通过排逻辑基确定有效逻辑基，建立有效决策规则，还是通过决策规则的逻辑运算得到有效决策主范式，得到的结果是完全相同的．2019年9月3日10时56分Page10（四）状态识别或故障诊断将给定状态的元件，其变元或逆变元的逻辑乘作为征兆函数；将待定元件状态的变元或逆变元逻辑乘作为成因函数；代入有效决策规则或有效决策主范式，找到包含征兆函数的那些项，形成新的仅与征兆函数有关的有效决策规则；由新有效决策规则确定待定元件状态．·状态识别---新有效决策规则取真(取值为1);·故障诊断---新有效决策规则取伪(取值为0).第一节逻辑诊断方法2019年9月3日10时56分Page11（四）状态识别或故障诊断概括逻辑诊断步骤:1.确定考虑的因素,建立决策规则;2.建立有效决策规则或有效决策主范式;3.将给定元件状态的元件变元或逆变元组成征兆函数,待定元件变元或逆变元组成成因函数,进行状态识别或故障诊断.第一节逻辑诊断方法2019年9月3日10时56分Page12例1.给定发动机额定状态喷口应处于中等位置.已知两个电磁开关状态均为2点接通.试判断其它控制开关(电门)应处于什么位置.例2.发动机进入最大状态,要求喷口在最小位置.为此,Ⅰ号电磁开关必须1点接通,Ⅱ号电磁开关必须2点接通.若已知两个电磁开关满足上述要求,但是”按最大按钮,发动机进入不了最大状态”,试问:可能的原因是什么?第一节逻辑诊断方法2019年9月3日10时56分Page13第二节统计诊断方法一、单参数统计判决诊断法（一）判决规则2010,,DxxxDxxx判为异常，即，判为正常，即，2019年9月3日10时56分Page14第二节统计诊断方法dxDxfPDxxPDPDxxPHPx)/()/()(),()(0111011011dxDxfPDxxPDPDxxPHPx)/()/()(),()(0222022022dxDxfPDxxPDPDxxPHPx)/()/()(),()(0222022012dxDxfPDxxPDPDxxPHPx)/()/()(),()(0111011021令H11表示机件正常，判为正常；H22表示机件异常，判为异常；H12表示漏检(机件异常，判为正常），H2１表示谎报（机件正常，判为异常）。则2019年9月3日10时56分Page15第二节统计诊断方法11C2211)/(0CdxDxfPxdxDxfPx)/(022+212212)/(0CdxDxfPCxdxDxfPx)/(011)()()()(2121121222221111HPCHPCHPCHPCR=考虑到每种情况判断所付出的代价不同,在计算每种情况诊断代价时,要给予不同代价系数(以Cij表示).正确判断代价系数为负值,错误判断代价系数为正值.平均冒险率(代价系数平均值)为2019年9月3日10时56分Page16第二节统计诊断方法1.最小冒险法(二)各种确定临界值的方法⑴公式推导*条件概率密度标准差相等的正态分布*条件概率密度标准差不相等的正态分布⑵特例2019年9月3日10时56分Page17第二节统计诊断方法2.极小极大法⑴条件⑵方法⑶什麽使R极小，什麽使R极大⑷解法3.最少错误诊断次数法（最小错误诊断概率法）4.纽曼—皮尔逊方法⑴方法⑵解法2019年9月3日10时56分Page18第二节统计诊断方法习题:1.根据滑油中含铁量监测发动机机匣的工作状态。设由统计资料得到：在正常状态下含铁量的均值=2p.p.m（1p.p.m=1毫克/升），在异常状态下含铁量的均值=12p.p.m，标准偏差为5p.p.m；含铁量为正态分布，并已知发动机处于正常状态的概率为=0.8。试用最小错误诊断概率法：（1）详细推导确定临界值的公式（2）计算临界值x02019年9月3日10时56分Page19第三节模糊诊断方法一、预备知识(一)模糊数学的基本概念1.模糊数学2.普通集合与特征函数⑴论域⑵集合⑶特征函数⑷运算规则2019年9月3日10时56分Page20第三节模糊诊断方法3.模糊集合与隶属函数⑴论域⑵集合⑶隶属函数⑷运算规则⑸比较4.隶属函数的求法⑴统计求法①逐点统计求法②分段统计求法2019年9月3日10时56分Page21第三节模糊诊断方法表5.3-1排气温度较高的60次实验数据(*1000K)4.5-7.05.2-9.55.9-6.66.0-6.55.5-9.84.8-6.55.0-8.06.1-7.25.8-6.76.0-6.85.8-9.24.97.16.0-9.06.3-7.85.9-8.26.1-7.35.7-8.34.6-8.74.9-9.06.0-10.05.3-9.26.2-8.15.8-9.55.8-6.06.2-6.85.0-6.54.9-6.66.3-8.26.0-9.75.9-7.15.8-7.26.1-7.36.0-7.06.3-7.66.1-9.86.0-8.05.3-8.56.3-8.06.2-7.56.2-7.86.2-7.56.0-9.05.5-6.86.2-10.06.1-8.56.1-9.06.1-8.06.1-9.75.0-6.66.2-6.66.3-9.26.2-9.56.0-7.36.2-9.74.3-9.26.0-6.86.3-7.26.0-10.06.3-9.26.2-9.52019年9月3日10时56分Page22第三节模糊诊断方法表5.3-2频数分布分组(*1000K)频数相对频数分组(*1000K)频数相对频数分组(*1000K)频数相对频数4.00-4.352.0336.15-6.35601.0008.15-8.3526.4334.35-4.553.0506.35-6.55601.0008.35-8.5523.3834.55-4.754.0676.55-6.7557.9508.55-8.7521.3504.75-4.957.1176.75-6.9552.8678.75-8.9521.3504.95-5.1510.1676.95-7.1547.7838.95-9.1521,3505.15-5.3513.2177.15-7.3543.7179.15-9.3517.2835.35-5.5515.2507.35-7.5537.6179.35-9.5512.2005.55-5.7516.2677.55-7.7535.5839.55-9.758.1335.75-5.9524.4007.75-7.9534.5679.75-10.004.0675.95-6.1542.7007.96-8.1532.5332019年9月3日10时56分Page23第三节模糊诊断方法2019年9月3日10时56分Page24第三节模糊诊断方法征兆语言对应的隶属度机理分析（l2)明显程度(l3)获得难易(l4)μAj(Xi)=1必然出现很剧烈不可取得1μAj(Xi)0.9非常可能出现比较剧烈很难观察0.9μAj(Xi)0.7很可能出现剧烈难观察0.7μAj(Xi)0.5可能出现不太剧烈较难观察0.5μAj(Xi)0.3有点可能出现轻微可观察到0.3μAj(Xi)0.0有点不可能出现很轻微容易观察μAj(Xi)=0不可能出现未变很易观察⑵加权统计求法2019年9月3日10时57分Page25第三节模糊诊断方法征兆语言对应的隶属度机理分析（l2)明显程度(l3)获得难易(l4)μAj(Xi)=1必然出现很剧烈不可取得1μAj(Xi)0.9非常可能出现比较剧烈很难观察0.9μAj(Xi)0.7很可能出现剧烈难观察0.7μAj(Xi)0.5可能出现不太剧烈较难观察0.5μAj(Xi)0.3有点可能出现轻微可观察到0.3μAj(Xi)0.0有点不可能出现很轻微容易观察μAj(Xi)=0不可能出现未变很易观察⑵加权统计求法2019年9月3日10时57分Page26）（rKlijrrij41第三节模糊诊断方法(二)诊断知识库1.征兆群属于成因Aj的隶属度⑴征兆群与征兆群空间⑵隶属度的加权统计①加权统计得到②归一化处理，得到}max{ijijijF2019年9月3日10时57分Page27第三节模糊诊断方法权系数rij的确定：先求典型征兆群ui中出现征兆对成因Aj分配系数Fij（正比于各征兆的信息量)；再对于典型征兆群中不出现征兆，按根据它的信息量对它出现的非典型征兆群ul进行分配并取其平均值。2.诊断矩阵诊断矩阵就是征兆对判断成因的权系数rij组成的矩阵.请各位老师专家批评指正！TheEnd2011.08