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申请/专利权人：湖南华研实验室有限公司

摘要：本申请公开了一种基于多因素的故障诊断方法，涉及发动机故障诊断技术领域，解决了不能给出发动机故障较为精确的故障原因，或者具有指向性的故障原因，导致维修效率较低的技术问题；包括以下步骤：步骤一：获取发动机故障相关的影响因素和实际测得值；步骤二：根据实际测得值和评价标准生成偏离程度；步骤三：对影响因素进行关联性分析得到关联程度；步骤四：根据历史记录数据生成表现标签；步骤五：根据偏离程度、关联程度和表现标签生成实施度；步骤六：根据实施度生成实施度排序表；步骤七：根据实施度排序表依次判断各个影响因素是否需要进行次一级分析；便于相关人员快速且准确地确定故障原因，进而便于相关人员进行维修操作，提高维修效率。

主权项：1.一种基于多因素的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取发动机故障和其相关的影响因素，以及各个影响因素对应的若干实际测得值；步骤二：获取各个影响因素对应的评价标准；根据影响因素的实际测得值和评价标准生成偏离程度；步骤三：对各个影响因素进行关联性分析得到各个影响因素对应的关联程度；包括以下步骤：S31：获取若干专家对各个影响因素的主观概率评分；根据各个主观概率评分生成各个影响因素的初始评分；S32：获取若干专家对各个影响因素之间的互相影响概率评分；并根据互相影响概率评分建立概率关系矩阵R；所述概率关系矩阵中的为第i行第j列的元素；表示编号为i的影响因素和编号为j的影响因素之间的若干互相影响概率评分的平均值；S33：通过公式计算得到交叉影响矩阵中第i行第j列的元素值；根据各个元素值构建交叉影响矩阵C；S34：通过公式计算得到各个影响因素的外部影响总和，并将外部影响总和标记为关联程度βi；其中，N为影响因素的总数；步骤四：获取各个影响因素的历史记录数据，根据历史记录数据生成各个影响因素的表现标签；包括以下步骤：S41：提取影响因素对应历史记录数据中各个记录时间对应的历史测得值LCt；其中，t为按照记录时间对各个历史测得值进行的编号；S42：通过公式Pt=[LCt-BZi]×100%BZi计算编号为t的历史测得值的偏离结果Pt；其中，BZi为编号为i的影响因素的评价标准；S43：获取各个偏离结果对应的偏离程度值，并对所有历史测得值的偏离程度值进行求和得到表现值；S44：依次判断各个影响因素的表现值是否大于显性阈值；是，则将所述影响因素对应的表现标签标记为显性标签，同时将表现标签值设置为“+1”，即δi=+1；否，则将所述影响因素对应的表现标签标记为隐性标签，同时将表现标签值设置为“-1”，即δi=-1；步骤五：根据各个影响因素的偏离程度、关联程度和表现标签生成各个影响因素的实施度；包括：获取各个影响因素对应的偏离程度、关联程度βi和表现标签值δi；通过公式φi=×βi×δi计算得到编号为i的影响因素对应的实施度φi；步骤六：获取各个影响因素的实施度，对所述实施度从大到小进行排列，生成实施度排序表；步骤七：根据实施度排序表的顺序，依次判断各个影响因素是否存在次一级影响因素；是，则进行次一级分析；否，则根据本次影响因素对应的实施度生成故障影响因素。

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