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空继电器故障适应性诊断系统探讨

2016-06-12柳建滨

科技与企业 2016年5期
关键词:诊断系统继电器航空

【摘要】本文以航空为主题,探讨与其相关的继电器故障适应性诊断系统问题。首先结合我国航空事业的发展情况与飞机检测、修理实践经验对其进行了简要概述;主要从定义与相关术语切入进行具体说明,同时根据相关参数与符号设置对各个参数间的关系做了公式化表达,并在此基础上对实际应用中的继电器适应性诊断系统中存在的问题与注意事项做了人为因素方面与知识库方面的简要说明。希望通过本文初步分析可以引起更多的关注与更多的交流,为该方面的理论研究与实践应用提供一些有价值的信息,以供参考。

【关键词】航空;继电器;故障适应性;诊断系统

随着我国经济的迅速发展、现代化建设的初步完成,航空事业得到了显著发展;以飞机为例,其上安装有数以百计的继电器,其安装形式以继电器盒为主,然而由于现实中的检测修理较为复杂,一遇故障花费昂贵,因此,为了减少相关费用,相关研究者开发了一些专家系统,以目前来看,航空继电器故障适应性诊断系统采用了集中优化,比如对故障模式诊断、修理方面存在的不准确性的优化,对检测多余消耗的优化,对决策后修理设备消耗的优化等。以下进行具体讨论。

一、适应性诊断系统

首先,从定义与概念来看,所谓的航空继电器适应性诊断系统通常也被叫做专家系统,它主要是指以程序指定发生故障的部件;这样就将排除故障的问题留给故障诊断后的处理,经过分化分层处理,使诊断系统更为专业、直接、有效;从它所涉及的内容来看,往往会涉及到故障模式、征兆模式、相关费用;从作用来看,运用该系统可以达到对修理继电器盒、检测顺序、替换顺序的优化,最终达到节省成本的目的;而从实际的运用方面看,需要通过适应性模式这个机构来完成;关于适应性模式匹配或该系统的结构有如下述,一部分是故障模式(在测试1,2,3……n的预计结果),训练顺序依次为1号继电器盒到m号继电器盒,它会在每一次的测试中显示出通過或失败;通过对以前发生故障征兆次数的观察与常见原因分析,利用学习算法、解压缩算法得出最终的诊断结果。

其次,与适应性模式(ADS)相关的术语,可以表示为故障模式数(NF)、测试次数(NT)、故障模式数与测试次数的乘积所表示的维判别式矩阵(Dij,其中i为行,j为列)、测试次数故障征兆阵列(Sj)、故障模式数维全部故障阵列(TFi);换句话讲,在Dij,方面的矩阵中第i行第j列元素表示第i个继电器盒在第j次测试失败次数,而在Sj中,阵列中的元素则表示第j次测试通过或失败结果,其中1表示失败,0表示通过,-1表示不知道;以此类推,在TFi中阵列中则表示第i个故障模式出现的总次数;而Pi则是故障征兆原因概率,由此可以得出相关公式表示第i个故障模式所观察到的故障征兆原因概率公式Pi=。

第三,从故障原因的预测方面分析,则可以根据某故障模式表现征兆与已观察到的征兆相似次数计算出相关公式

当Ni在维判别式矩阵中通过时,而在故障模式数维全部故障阵列与维判别式矩阵之差中失败时,则可以得出降低总故障的索引,算出相关的故障次数,因此,根据上面的表示符号设置,则可以得到相关的每一种故障模式概率公式Pi=。

第四,在修理费用方面,替换决定还需要考虑到力用代替件,其修理费用CR的公式如下:(CR)N=CostN+(1-P1)Cost2+(1-P1-P2)Cost3+……则根据相关CostX表示每一务用替换成本,同时假定PX=1,依上面的公式逐步推论,则可以进行变式,最后得出CostX=,最后可以根据条件为零,推出(CR)i=;

第五,通过上面的相关公式,可以对测试顺序进行确定,测试结果显示通过或失败,所以,诊断中所测试的运行会表示出某个位置对修理费用的影响率,则为最佳测试效果,对应的概率则与Pj中的测试通过(检测j)或失败(检测j),则最后的最佳测试就与的备用替换费用、第j次测试费用相关,当二者出现差值时,即可表示测试值得的投资依据,用公式表示为Vj=CR-(CR)j;(差值大于j所代表的数值为有效)。

二、实际应用方面的注意事项或问题

首先,从知识库的开发方面看,系统初时所接收的训练故障模式关系有两种形式,其中任何一种皆为有效,其中,故障模式的任一次检测,都会对应一个故障模式对应测试期望结果,比如,当测试期望结果为1时表示失败,为0时表示通过,当然根据具体数据计算可能出现分数形式,此时不确定性就会增加,测试结果可能并不符合所需结果,另一方面,还需要对TF阵列做初始评估,并且做好每次修理费用、测试费有的预算。

其次,从人为的影响因素方面分析,系统的使用价值不便要有相关的数据,还需要操作者对其有一个准确的判断,如判断速度的快慢、理解程度的难易、操作时的熟练与否,因此,综合性的接口设置需要备加注意,而且此系统设置了相关的测试装置控制软件,提高了智能化、自动化的程度,同时也减少了用户负担,优化结果表明了对这些因素的关注,可以使该系统得到更为专业化的表达,最后达到其应用效率的提升。

结束语

总而言之,在新的时代就要坚持与时俱进、因时制宜;从上面的分析可以看出适应性诊断系统在对飞机的继电器诊断方面有着重要的意义与价值,它的特征表明对计算方法的逻辑简化,而且在速度方面可以完全满足需要,加上克服了不准确的诊断情况、检测多余消耗费用与修理设备方面的高开支,大大提高了诊断效率,节省了资金,从目前来的优化来看效果较佳,但是随着航空业的快速发展与在继电器方面的科研创新与在未来的实践,还有更大的拓展空间。

参考文献

[1]吴泉源,刘江宁.人工智能与专家系统[J].国防科技大学学报,2014(9).

[2]岳朝生.某型飞机火控计算机等可靠性鉴定试验及分析[J].航空精密制造技术,2015(3).

[3]宫锡芳.最优化控制问题的计算方法[J].北京工业大学学报,2014(14).

[4]周博,刘菲菲,马军.航空继电器的发展与专家诊断系统开发的研究[J].宁波理工大学学报,2014(19).

作者简介

柳建滨,出生年月:1981.6.8 江苏南京,工作单位:空军南京航空四站装备修理厂.

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