一种基于综合成本最优的排故方法技术

本发明专利技术提出一种基于综合成本最优的排故方法，综合考虑检测成本、故障概率等因素，计算排故检测顺序，将各点检测成本求和得到检测总成本；分别将各故障的故障概率和检测总成本相乘，再求和，作为对应于该故障现象在此种故障诊断方案下的综合成本；通过比较不同方案对应的综合成本，选取综合成本最小的方案为排故优选方案。本发明专利技术综合考虑了检测成本和故障概率，切合实际，适用于考虑降低大量产品排故的总成本的情况，如工厂批次性大量生产产品的日常排故，具有强大的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，特别是涉及机电类产品的故障诊断方法，属于电气测试
，适用于军用、民用领域的电气系统排故。
技术介绍
目前，国际形势愈加凸显不稳定因素。非洲、南亚等地域的战争与騷乱频频发生， 各国也相继展开了各种军备竞赛以及军事演习等活动。我国也十分重视战备武器的配备， 随着近几年我国军工事业的飞速发展，我海军、空军已装备了大量武器。作为我军构建一流精确打击体系的飞航导弹的地位越来越高。然而，在现在各型号导弹的研制和生产过程中经常会遇到各种故障，一旦出现故障，就需要专业技术人员赶赴现场进行分析解决。这样耗费了大量的人力、财力、物力，而且，这种解决方法对专业技术人员有很大的依赖性，所以排故成本相当之高。由于目前技术人员常要奔赴各基地进行相应的售后服务，工厂的故障维护问题不能得到及时解决。这种无奈的时间消耗大大降低了总装厂的生产制造能力。因此，亟需一套能够为各种排故工作提供一个指导性帮助的专家级的故障诊断系统，企业车间内部的操作人员可以按照故障诊断系统流程解决大部分简单的故障问题，能够节省大量的人力物力成本。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术不足，提供一种在电气系统测试时能够快捷有效的排除故障的基于综合成本最优的排故方法。本专利技术的技术解决方案，通过以下步骤实现第一步，根据机电产品出现的故障确定故障现象，对于某一确定的故障现象，有M 种故障原因即故障点bm导致，m= 1,2,…M，故障点的每一个输入或输出为一个检测点，每个故障点至少有一个输入检测点和一个输出检测点，对于本故障现象有N'个检测点屯，i =1,2,…N'，根据所有故障点bm和所有检测点Cli的逻辑关系建立故障树。机电产品常出现的故障现象有继电器线圈加电后单组或多组触点无输出；电压输出异常；电流输出过大或过小；两信号点之间的绝缘电阻超差；芯点之间的导通关系异市寸寸。以下举例说明，故障现象由Id1 b66个故障点和由Cl1 d77个检测点组成，对于故障点Vb2来说，Ci1为其共有的输入检测点，d2、d3分别为故障点Vb2的输出检测点，对于故障点b3和b4来说，d2为其共有的输入检测点，d4、d5分别为故障点b3和故障点b4的输出检测点，对于故障点b5和b6来说，d3为其共有的输入检测点，d6、d7分别为故障点b5和故障点b6的输出检测点。根据上述逻辑关系建立如图2所示的故障树，从检测点到故障树底事件的输入的分支称为检测点后的分支，从检测点到故障树顶事件的输出的分支称为检测点前的分支。在确定具体故障现象时，会有一些检测点的检测结果为已知(这些检测结果已知的检测点一般为故障现象的首尾检测点)，因此，在后续的寻优中舍去，只对检测结构未知的检测点进行寻优。第二步，确定每个故障点的故障概率Pm。本专利技术针对一种确定的故障现象，结合该类故障的特点，运用统计分析的方法，对各个故障点出现故障的频率进行统计汇总，再结合逻辑关系，确定故障点的概率Pm。定义故障概率的计算公式为弋+ ，其中G表示历史上(选择的一段时间内统计结果，统计时间可以根据实际情况来相应调整，一般来说，统计时间越长其概率就会越准确)此种故障现象出现的总次数，gm表示由故障点bm导致此种故障现象的次数(8111与6 的统计时间一致)，λ m表示对应于故障点bm的专家经验补偿参数，此参数取决于专家的故障分析意见(专家经验值，取值范围为0 1)。第三步，确定每个待检测点的检测成本Q。结合产品的逻辑结构特点，梳理各故障点的检测过程，根据产品拆装所需要的人工劳动、所耗费的材料以及检测过程所用到的检测设备及其使用次数等人力、物力成本，确定检测点的检测成本Ci。定义检测成本的计算公式为Ci =氏+Wi，其中氏表示检测点Cli完成检测所消耗的人力成本的总和，Wi表示检测点Cli完成检测所耗费的物力成本的总和。第四步，确定寻优的基准函数^ = /^,，。，其中巧是与第i个检测点相邻的故障点的故障概率平均值；寻优的基准函数是指用函数表达式将变量因子与评判依据形成固定的数学逻辑关系，即该函数的函数值就是寻优的评判依据，函数表达式中包含寻优过程中需要综合参考的因素。在此，寻优基准函数须包含Ci和巧。寻优的基准函数有许多，一般为一阶函数、二阶函数、三阶函数或四阶函数等，还可以根据实际需要任意选择。常用的寻优基准函数如一/ \2阶函数S =/( ,^ι =丄+巧，二阶函数S =/(C,,巧)=+ +(巧+ +月’其中—是与第Ci)CjP1i个检测点相邻的故障点的故障概率平均值，相邻故障点是指以该检测点为输出或输入检测点的所有故障点。以图2所示的故障树为例，对于检测点d2来说，其相邻故障点为bi、b3 和b4，因此戶2是故障点、b3和b4的故障概率的平均值，这样的计算方法更为科学。另外，寻优基准函数越复杂，后续的寻优函数就越复杂，可能最终得到的寻优结果越准确，但是寻优所消耗的时间和成本就越大，所以在排故时，应根据实际情况选取合适的寻优基准函数。第五步，通过寻优，确定寻优排故顺序即故障点的寻优排序，得到寻优排序的综合成本；A5. !、定义寻优函数风幻=/；^^,^);寻优函数是指在寻优基准函数的基础上，在函数表达式中加入某些变量，随着这些变量的变化可以调整各个参考因素对寻优判据的权重，从而调整寻优排序。寻优函数根据第四步确定的寻优的基准函数确定。寻优函数选取的一般原则是对于一阶寻优基准函数，可以在每一个参考因素前增加一个系数；对于二阶寻优基准函数，可以在分别在二次幂和一次幂项前增加相应系数即可。例如假设选定寻优基准函数为一阶函数 S =/(CnPi) = ^7 +Pi，贝得优函数可选为帅) = / (c,,巧)=+)·去+ 6⑷·月；其中a(u)，CiC1b(U)是变量系数；假设选定寻优基准函数为二阶函数《S =/(C,,月)=~ +(P1)2+- + P1,V^/ J- (1 Y _ 1 —则寻优函数可选为风")=/,(C,』)=< )■ jr +b{u) {p)2 +c{u) — + d{u) p, ’其中 a(u)，i JC,b(u), C (U)，d(u)是变量系数。变量系数均为U的函数，函数越复杂，寻优的结果可能越准确，但是寻优所耗费的成本肯定会越高，在实际排故过程中，需综合考虑准确性和成本，选择合适的变量系数。在寻优过程中故障现象的各个故障点的故障概率和各检测点的检测成本不变。A5. 2、令u = 1，得到初步寻优函数风1X(C,，巧，利用初步寻优函数计算每个检测点，按照计算结果从大到小对检测点Cli进行排序，得到检测点的初步寻优排序S1 = {dn， d12，-Cllj,…，d1N}，其中dn为通过初步寻优函数得到的计算结果最大的检测点，d1N为通过初步寻优函数得到的计算结果最小的检测点，j = 1,2,…N;A5. 3、根据初步寻优排序S1，禾Ij用公式/\ ;计算本故障现象中故障点bmk=]的排故成本，其中Clmk是初步寻优排序S1中完成故障点bm检测所经过的各检测点的检测成本；A5. 3. 1、将初步寻优排序S1中的第一个待检测点作为首选检测点；A5. 3. 2、检测首选检测点，若该检测点的检测值与设计值一致即该检测点结果正确，则将该检测点后的故障树分支去除后得到新故障树，若检测值与设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：沙俊伟，高瑛华，张卫娟，刘济泉，廖彦贝，陈瑾，张玉辉，李文京，许志宏，蒋海涛，
申请(专利权)人：北京航星机器制造公司，
类型：发明
国别省市：