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一种基于多因素的故障诊断方法 

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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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权利要求:

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