CN115374606B 一种复杂机电系统的故障传播诊断方法 （北京交通大学）

本发明提供一种复杂机电系统的故障传播诊断方法可以有效判别当某一部件发生故障后系列部件进行提前维护可以有效的防止故障的2S2基于拓扑网络模型以及故障传播网络模型，计布模型对复杂机电系统各部件故障分布进行拟合，再通过极大似然估计求解Weibull分布S4基于复杂机电系统的拓扑属性值和功能属性值，S5基于故障单次传播系数和故障多次传播系数，更ij是节点i与节3S23遍历执行了子步骤S22之后的面向复杂机电系统的故障传播网络模型的剩余元素，S24重复执行子步骤S23的过程，直至面向复杂机S25基于面向复杂机电系统的故障传播的层次结构模型，结合历史维修数据和经验数获得面向复杂机电系统的故障传播的层次结构模型中各层对故障传播的影响程度值4S32通过Weibull分布模型对运营里程与故障分布经验函数值间的散点图进行拟合操i5获得当故障传播系数≥10_8时的复杂机电系统第r步故障传播6[0003]尽管复杂机电系统在维修和运营方面有着较高的执行标准和相对严密的系统监故障追根溯源并且有效管控故障传播链路具有重7[0010]S3基于历史故障数据，结合复杂机电系统各部件设计参数和性能指标，通过Weibull分布模型对复杂机电系统各部件故障分布进行拟合，再通过极大似然估计求解[0011]S4基于复杂机电系统的拓扑属性值和功能属性值，计算获得jijij是节点i[0018]S12基于复杂机电系统的故障诊断手册以及故障历史数据，设关联矩阵Af为故障8[0026]S22遍历面向复杂机电系统的故障传播网络模型的所有元素，若某节点vi满足R[0027]S23遍历执行了子步骤S22之后的面向复杂机电系统的故障传播网络模型的剩余；[0031]S25基于面向复杂机电系统的故障传播的层次结构模型，结合历史维修数据和经[0036]获得面向复杂机电系统的故障传播的层次结构模型中各层对故障传播的影响程9[0044]S32通过Weibull分布模型对运营里程与故障分布经验函数值间的散点图进行拟[0053]计算获得复杂机电系统的故障单次传播系数矩阵R1；式中，I1为矩[0077]图3为本发明提供的一种复杂机电系统的故障传播诊断方法的复杂机电系统拓扑[0078]图4为本发明提供的一种复杂机电系统的故障传播诊断方法的转向架系统的拓扑[0079]图5为本发明提供的一种复杂机电系统的故障传播诊断方法的转向架系统的故障[0080]图6为本发明提供的一种复杂机电系统的故障传播诊断方法的转向架系统故障传[0081]图7为本发明提供的一种复杂机电系统的故障传播诊断方法的转向架系统各部件[0082]图8为本发明提供的一种复杂机电系统的故障传播诊断方法的转向架系统各部件语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该[0090]S3基于历史故障数据，结合复杂机电系统各部件设计参数和性能指标，通过Weibull分布模型对复杂机电系统各部件故障分布进行拟合，再通过极大似然估计求解[0091]S4基于复杂机电系统的拓扑属性值和功能属性值，计算获得定切实可行的管控策略以减少由于故障导致的连锁损i为例，其故障传播可达集合R(vi)与故障传播先行集合A(vi)的定中某一节点vi，存在R(vi)∩A(vi)＝R(vi)，则该元素vi被提取出来放在分层结构的第一层Π表示复杂机电系统的故障传播层次结构集合；Li表示所构建的复杂机电系的是第i层结构)故障传播影响程度的上限(最大值)；mi表示层次结构网络中第i个评价指得复杂机电系统故障传播的层次结构模型中各层对故障传播的影响程[0121]本发明提供的优选实施例通过双参数Weibull分布对复杂机电系统的历史故障数j表示该部件所有故障数据按照运营里程(或者使用时间)进行从小到大排序障依据网络中节点间的关联关系从故障节点经过r个连边最终将故障传播至另一个节点。[0141]基于故障直接传播能力系数矩阵、故障单次传播系数矩阵以及多次传播系数矩以及专家经验设置各层的故障传播影响程度三角模糊评价值，并利用TFN_AHP方法进行各任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，