一种基于性能退化数据的电子设备缓变故障预报方法
针对电子设备的测试和故障识别提出了一种基于性能退化数据的缓变故障预报方法.重点针对如何体现电子设备功能模块状态与其性能退化数据和故障树之间的内在关系开展建模研究,将难于定量描述的映射关系通过模糊神经网络转化为定性描述的映射关系,结合时间序列分析对性能退化趋势进行评估和判断,为电子设备缓变故障的预报和故障源定位提供了一种便于工程实现的建模方法.以功能模块为基本的故障定位单位,以性能检测数据、可靠性数据、故障树和故障机理等为输入,建立了基于故障树的时间序列神经网络拟合模型,采用时间序列分析对性能退化数据的波动趋势建立分析模型,利用基于故障决策树的模糊神经网络对系统可能故障来源建立判断识别和预报模型,基于非参数密度估计和假设检验方法对预报可信性建立评估模型,从而提高了故障预报的准确性。
性能退化 故障决策树 故障预报 时间序列分析 模糊神经网络 电子设备测试
何英 周东华 俞容
清华大学自动化系,北京,100084;北方电子设备研究所,北京,100083 清华大学自动化系,北京,100084 北京科技大学信息工程学院,北京,100083
国内会议
北京
中文
1526-1529
2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）