基于多状态可靠性分析的电子装备潜在故障诊断方法研究

本项目针对电子装备潜隐性故障特征信息少、诊断难的问题,通过开展电子装备多状态的关联性和继承性研究，科学评定装备潜在故障的可靠性状态，动态融合零失效检测数据和故障信息获取潜隐性故障的小样本特征参量集,并将其嵌入潜在故障模式识别模型,识别具有明显非线性和不确定性特征的潜隐性故障,在电子装备潜隐性故障诊断的关键技术上取得突破：①多状态电子系统失效相关性分析模型及其计算方法；②考虑潜在失效和故障相关的电子装备可靠性分析方法；③基于小样本潜在失效特征信息的电子装备潜在故障模式识别方法。该项目的研究成果对电子装备故障诊断理论与技术的发展和完善具有重要的意义，在装备的生产和使用中有着广阔的应用前景。

电子装备的复杂程度越来越高，使得全系统和模块之间的失效相关性越来越大，无失效检测数据与故障信息体现出必然的关联性，使得电子装备安全和失效两种状态的界限呈现出模糊性的特点。因此，诊断电子装备潜隐性故障必须考虑“安全—潜在故障—故障”三级工作状态。针对上述情况，本项目面向复杂电子装备深入分析了多态系统的失效相关性，建立了一套完整的考虑失效相关的多状态电子装备可靠性评估模型和潜在故障模式识别方法，并以典型电子系统为应用对象，说明了模型和方法的可行性和优越性。主要研究成果如下：.（1）多状态电子装备失效相关性分析方法.建立了具有“安全-中介-失效”三级工作状态的装备状态模型，提出了系统中介概率模型。分析了多状态电子装备失效模式及其分析方法，提出了失效相关性特征及分析原则，建立了适用于多状态电子装备可靠性分析的失效相关模型。.（2）多状态电子装备可靠性评估模型.针对多状态系统无失效情况下单元具有潜隐性故障的问题，提出了潜在故障状态概率的概念，在独立条件下多状态模型基础上，提出了基于相关因子的改进贝叶斯网络模型，建立了基于改进的贝叶斯网络多状态电子装备可靠性评估模型。.（3）多状态电子装备数据融合方法.为了提高评估的精度，必须充分利用验前信息，研究了验前信息的数据处理方法并建立了相关验前信息的折合模型，提出了面向多状态的多源验前信息融合方法。.（4）提出了基于改进HMM进行潜在故障状态转移模型.在已建立多状态电子装备可靠性评估模型的基础上，充分利用HMM模型描述不确定性问题的优点，提出了基于改进HMM模型的潜在故障状态转移模型，对电子装备潜在故障状态的转移过程进行了数学描述，为建立电子装备潜在故障模式识别方法奠定了理论基础。.（5）建立了基于模糊积分的潜在故障模式识别模型.在潜在故障状态转移模型的基础上，引入模糊积分数据融合方法，对电子装备故障特征与故障类别之间的关系进行定量积分，计算出更为准确的映射矩阵，并以此矩阵作为HMM故障识别模型中的观察矩阵，重新利用HMM故障识别模型对故障数据进行识别。.上述研究成果的取得不但有助于突破电子装备突发故障诊断难且易出现漏检、误诊的技术瓶颈、有利于解决电子故障由于早期诊断与预测难而导致事故发生的问题，而且对发展电子装备潜在故障诊断理论具有重要意义，同时也在一定程度上丰富了可靠性工程和装备技术保障的相关理论。