ＰＦＰＮ在民航飞机故障诊断中的应用

2012年03月15日14:53:29 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

张　鹏，王婷婷，俞利明
中国民航大学工程技术训练中心，天津

摘　　　要：针对民航飞机系统故障诊断的复杂性以及民航对快捷性和安全性的要求，采用了基于优先权值的模糊Ｐｅｔｒｉ网（ＰＦＰＮ）的故障诊断模型对某型号飞机空调系统进行故障诊断，以提高诊断过程的快速性和准确性。利用概率统计分析数据得到模糊产生式规则并建立模糊ｐｅｔｒｉ网，根据正反向推理相结合的算法，在反向推理中引入表示故障严重程度的优先权值，查找故障路径，用正向推理计算故障发生的可信度，得到故障起始原因，并检验反向推理得到的路径有效性。实验结果表明，增加的优先权值参数解决了当同一级别的几个变迁的可信度相差不大甚至相等时，仅依据可信度的较大的原则进行取舍的不合理性的问题，并且反正向相结合的推理算法提高了推理搜索速度，验证了算法的有效性。

关　键　词：飞机系统；故障诊断；模糊Ｐｅｔｒｉ网；优先权值；推理算法

１　引　言
民航飞机系统故障比较复杂，故障传播是一种状态触发衍生的过程，一个故障征兆将会导致一系列后续故障。同时，故障的发生具有并发性，同一种故障征兆可能由多种原因引起，而故障征兆具有模糊性，同一种故障原因又往往会产生多种故障征兆。因此对民航飞机进行故障诊断的研究，迅速而准确的定位故障部位和查找故障原因成为机务维修部门亟待解决的问题。Ｐｅｔｒｉ网是一种适用于多系统的图形化、数学化的建模工具，能够直观地表示系统故障的动态因果行为，已在很多领域得到广泛的应用。模糊Ｐｅｔｒｉ网（ＦＰＮ）具有模糊系统的模糊推理能力，通过描述系统状态和行为的改变［１２］来处理模糊ＩＦＴＨＥＮ结构产生式规则，同时利用变迁点火规则进行故障诊断的推理，得出故障的原因及其可信度。本文将表示故障的严重程度的优先权值引入模糊Ｐｅｔｒｉ网中，当同一级别的几个变迁的可信度相差不大甚至相等时优先点火优先权值大的变迁，即优先处理严重程度高的故障，并结合了反正向推理算法对实例进行了分析。

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