故障預測范文10篇

摘要：航空航天領域一直以來都是各個國家重點研究的方向，為了確保航空設備能夠正常運行，將故障監測和管理裝置引入航空領域中是必然的發展趨勢。在航空領域中應用更多的高新技術，能夠強化系統的維護水平，帶動維護決策朝著自動化、智能化的方向前行，全新裝置的推廣必定會加快現代化進程。期望真正達成系統的自主保護，就無法脫離PHM技術，其能夠進一步提高飛機的穩定性、可監測性以及安全系數，同時，也能夠優化經濟投入成本以及后期維護費用，PHM在飛機系統研究中發揮出越來越重要的作用。本文基于當前PHM技術的發展狀況，簡要論述PHM技術的相關原理，并針對其中的核心技術進行深入分析，預測未來飛機系統的健康管理模式。

關鍵詞：故障預測與狀態管理（PHM）；體系結構；自主式

后勤保障系統進入新的發展時期，現代武器裝備整體上朝著智能化的趨勢前行，作戰方式也轉變成聯合作戰模式以及網絡戰斗模式，這就要求武器裝備的性能更加優良，可以針對特殊情況做出快速響應并能夠持續穩定的運行。所以，全球范圍內各個國家都將研究重心轉移到綜合程度更高的故障檢測以及PHM技術等方面。PHM技術突破傳統監測時單一的狀態監控模式，逐漸形成了智能化的健康管理體系，同時，也融入了故障監測服務，利用故障監測能夠及時準確地設計維護方案并確保系統穩定運行，有助于優化武器系統的維護成本，保證系統安全性能、可靠性能達到標準。

1PHM的內涵和原理

故障監測以及PHM技術在實際應用中扮演的角色越來越重要，逐步成為當前飛機系統以及車船系統中不可獲取的組成環節。故障檢測服務，可以自主監測系統中各個模塊的工況，同時，給出預測報告；PHM技術，也就是健康管理，能夠基于故障監測服務給出的系統報告，針對其中的資源配比以及功能指標進行分析，為后期系統維護提供參考意見。PHM技術是一種以智能化系統為核心的預測服務。通過性能優良、靈敏程度較高的傳感設備采集系統中各個模塊的實際工況指標，借助高效的數學分析算法，諸如傅里葉級數和Gabor變換等，配合搭建完成的人工數學模型，對系統做出相應的預估評判，完成對飛機系統運行情況的實時監測和管控。PHM技術融入實際系統中，將原本出現故障后的維修模式以及定期維護的模式轉變成按照系統狀態的維護模式，英文簡稱為CBM。PHM技術從本質來說是利用人工智能技術搭建起相應的系統模型，比如，神經網絡系統、蟻群算法等。能夠針對系統的工況參數以及故障類型進行準確的推測和判別。

2PHM系統結構和功能

一、鍋爐故障的可預測性

鍋爐是由汽水、燃燒及煙風等子系統組成的復雜多層次系統，而每個子系統又可以劃分為若干次級子系統和部件，各層次子系統是相互關聯的，只要某一個子系統出現異?；蚴?，就可能會使其它子系統產生功能異?；蚴?，甚至使整個機組處于故障狀態，并且從原發性故障到系統級故障的發生、發展是一個量變到質變的過程。故鍋爐故障具有層次性、相關性、延時性的特點。

鍋爐故障一般具有一定的時延性，即從原發性故障到系統故障的發生、發展與形成，是一個漸變過程。以其高溫過熱器壁溫為例，其某一時刻的壁溫值，與其在過去時刻的壁溫值有一定的關系，使其壁溫序列間有一定的關聯性(確定性)，這種關聯性是鍋爐故障預測的基礎。另外，由于影響高溫過熱器壁溫的因素很多，如負荷、煙氣溫度、主蒸汽溫度等，它們之間相互關聯，且在鍋爐運行中還受一些不確定因素的影響，使其故障預測具有一定的隨機性，這種隨機性使壁溫序列間的關聯性減弱，這就決定了高溫過熱器壁溫值小能準確地預測，而只能從統計意義上做出最佳預測，使預測誤差滿足一定的精度要求。故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導運行和維修，因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。

二、鍋爐故障預測相關知識

人工智能故障診斷與預測技術是隨著現代化技術、經濟高速發展而出現的一門新型技術，它能鑒別設備的狀態是否正常，發現和確定故障的部位和性質并提出相應的對策，以提高設備運行的可靠性，延長其使用壽命，降低設備全壽命周期費用。且采用故障預測技術可以實現對故障的早期發現并預測其未來的發展趨勢，便于對火電機組及時調整以避免惡性事故的發生，使機組能安全可靠的運行，同時提高機組的經濟性。

根據預測期限長短的不同可將故障預測分為：長期預測，為了制定鍋爐機組的長遠維修計劃和維修決策而進行的預測。時間一般為一個月以上。預測精度要求低；中期預測，對鍋爐機組在未來比較長的時間內的狀態進行預測，為機組的中期維修計劃和維修決策服務。時間一般為一周左右。預測精度要求較低；短期預測，對鍋爐機組的近期發展情況進行預測。時間為一大左右。對預測精度要求高。對于中、長期預測，由于精度要求不高，可考慮采取簡單的預測模型，建立單變量時間序列模型進行預測。而對于短期預測，由于對精度要求較高，同時也由于各相關因素對當時的狀態值影響較大，因此在進行短期預測時，除了要考慮時間序列本身外，還應適當將其他相關因素考慮進去，這就需要建立多變量時間序列模型進行預測，以滿足短期預測對精度的要求。

[摘要]鍋爐故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導鍋爐運行和維修。因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。從鍋爐故障的可預測性、預測相關知識出發，進而分析常用的鍋爐故障預測方法。

[關鍵詞]鍋爐故障故障預測

一、鍋爐故障的可預測性

鍋爐是由汽水、燃燒及煙風等子系統組成的復雜多層次系統，而每個子系統又可以劃分為若干次級子系統和部件，各層次子系統是相互關聯的，只要某一個子系統出現異常或失效，就可能會使其它子系統產生功能異?；蚴?，甚至使整個機組處于故障狀態，并且從原發性故障到系統級故障的發生、發展是一個量變到質變的過程。故鍋爐故障具有層次性、相關性、延時性的特點。

鍋爐故障一般具有一定的時延性，即從原發性故障到系統故障的發生、發展與形成，是一個漸變過程。以其高溫過熱器壁溫為例，其某一時刻的壁溫值，與其在過去時刻的壁溫值有一定的關系，使其壁溫序列間有一定的關聯性(確定性)，這種關聯性是鍋爐故障預測的基礎。另外，由于影響高溫過熱器壁溫的因素很多，如負荷、煙氣溫度、主蒸汽溫度等，它們之間相互關聯，且在鍋爐運行中還受一些不確定因素的影響，使其故障預測具有一定的隨機性，這種隨機性使壁溫序列間的關聯性減弱，這就決定了高溫過熱器壁溫值小能準確地預測，而只能從統計意義上做出最佳預測，使預測誤差滿足一定的精度要求。故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導運行和維修，因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。

二、鍋爐故障預測相關知識

一、鍋爐故障的可預測性

鍋爐是由汽水、燃燒及煙風等子系統組成的復雜多層次系統，而每個子系統又可以劃分為若干次級子系統和部件，各層次子系統是相互關聯的，只要某一個子系統出現異?；蚴?，就可能會使其它子系統產生功能異?；蚴?，甚至使整個機組處于故障狀態，并且從原發性故障到系統級故障的發生、發展是一個量變到質變的過程。故鍋爐故障具有層次性、相關性、延時性的特點。

鍋爐故障一般具有一定的時延性，即從原發性故障到系統故障的發生、發展與形成，是一個漸變過程。以其高溫過熱器壁溫為例，其某一時刻的壁溫值，與其在過去時刻的壁溫值有一定的關系，使其壁溫序列間有一定的關聯性(確定性)，這種關聯性是鍋爐故障預測的基礎。另外，由于影響高溫過熱器壁溫的因素很多，如負荷、煙氣溫度、主蒸汽溫度等，它們之間相互關聯，且在鍋爐運行中還受一些不確定因素的影響，使其故障預測具有一定的隨機性，這種隨機性使壁溫序列間的關聯性減弱，這就決定了高溫過熱器壁溫值小能準確地預測，而只能從統計意義上做出最佳預測，使預測誤差滿足一定的精度要求。故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導運行和維修，因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。

二、鍋爐故障預測相關知識

人工智能故障診斷與預測技術是隨著現代化技術、經濟高速發展而出現的一門新型技術，它能鑒別設備的狀態是否正常，發現和確定故障的部位和性質并提出相應的對策，以提高設備運行的可靠性，延長其使用壽命，降低設備全壽命周期費用。且采用故障預測技術可以實現對故障的早期發現并預測其未來的發展趨勢，便于對火電機組及時調整以避免惡性事故的發生，使機組能安全可靠的運行，同時提高機組的經濟性。

根據預測期限長短的不同可將故障預測分為：長期預測，為了制定鍋爐機組的長遠維修計劃和維修決策而進行的預測。時間一般為一個月以上。預測精度要求低；中期預測，對鍋爐機組在未來比較長的時間內的狀態進行預測，為機組的中期維修計劃和維修決策服務。時間一般為一周左右。預測精度要求較低；短期預測，對鍋爐機組的近期發展情況進行預測。時間為一大左右。對預測精度要求高。對于中、長期預測，由于精度要求不高，可考慮采取簡單的預測模型，建立單變量時間序列模型進行預測。而對于短期預測，由于對精度要求較高，同時也由于各相關因素對當時的狀態值影響較大，因此在進行短期預測時，除了要考慮時間序列本身外，還應適當將其他相關因素考慮進去，這就需要建立多變量時間序列模型進行預測，以滿足短期預測對精度的要求。

摘要：本文根據筆者自己長期從事汽車維修教學工作的經歷，對于汽車發生故障后如果不能及時診斷出故障原因和故障部位，就無法動手修理；若盲目拆卸分解檢查，不僅費工費時，而且容易造成零件的損傷和損壞，致使維修工作效率降低和成本增加的狀況，簡單論述了汽車一般常見故障的診斷方法，僅供汽車使用和維修工作人員參考。

關鍵詞：汽車故障故障診斷

汽車在使用過程中，由于各種各樣的原因不可避免的要發生故障，使汽車的動力性、經濟性、操縱穩定性、乘坐舒適性、使用安全性等發生變化。汽車故障有的是突發性的，有的是漸進性的。當汽車發生故障時，如能夠用經驗和科學知識準確快速地診斷出故障原因和部位，找出損壞的零部件，及時修復或更換，排除故障，恢復汽車原有的性能，就能發揮汽車高效、便捷的交通作用。

一、故障成因

汽車在使用過程中不發生故障是相對的，而發生各種各樣的故障是必然的。汽車故障的形成原因主要有：

1.存在易損零件。汽車在設計中不可能做到所有零件都具有同等壽命，有些零件為易損零件。例如：空氣濾清器濾芯，火花塞，離合器摩擦片等使用壽命較短，均需定期更換，如沒有及時更換就會發生故障。

摘要]鍋爐故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導鍋爐運行和維修。因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。從鍋爐故障的可預測性、預測相關知識出發，進而分析常用的鍋爐故障預測方法。

[關鍵詞]鍋爐故障故障預測

一、鍋爐故障的可預測性

鍋爐是由汽水、燃燒及煙風等子系統組成的復雜多層次系統，而每個子系統又可以劃分為若干次級子系統和部件，各層次子系統是相互關聯的，只要某一個子系統出現異?；蚴В涂赡軙蛊渌酉到y產生功能異?；蚴?，甚至使整個機組處于故障狀態，并且從原發性故障到系統級故障的發生、發展是一個量變到質變的過程。故鍋爐故障具有層次性、相關性、延時性的特點。

鍋爐故障一般具有一定的時延性，即從原發性故障到系統故障的發生、發展與形成，是一個漸變過程。以其高溫過熱器壁溫為例，其某一時刻的壁溫值，與其在過去時刻的壁溫值有一定的關系，使其壁溫序列間有一定的關聯性(確定性)，這種關聯性是鍋爐故障預測的基礎。另外，由于影響高溫過熱器壁溫的因素很多，如負荷、煙氣溫度、主蒸汽溫度等，它們之間相互關聯，且在鍋爐運行中還受一些不確定因素的影響，使其故障預測具有一定的隨機性，這種隨機性使壁溫序列間的關聯性減弱，這就決定了高溫過熱器壁溫值小能準確地預測，而只能從統計意義上做出最佳預測，使預測誤差滿足一定的精度要求。故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導運行和維修，因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。

二、鍋爐故障預測相關知識

摘要:隨著社會的不斷進步，以及我國航空運輸業的蓬勃發展，當前國家和人民對于航空設備的可靠性、航空產業的技術研發以及航空器的安全性有著極高的要求。在這一背景下，航空電氣裝置的應用問題被作為一個重要課題來研究。結合當今的航空運輸業發展狀況，以及航空電氣裝置的健康管理方法提出了全新的方法與管理措施，主要涉及的內容有：航空電氣裝置故障預測的應用方法，以及航空電氣故障的管理措施兩方面。

關鍵字:航空；電子裝置；故障預測；健康管理

結合當前航空電氣裝置中各種故障的預測方法進行建模，并且會依據電氣裝置故障的特征對其進行健康管理，進而提高航空電氣裝置的安全性和可靠性，以此帶動航空產業的整體發展與建設，拓展當前航空電氣故障預測與管理方法的應用模式與應用策略。

1航空電氣裝置故障預測與管理建模

1.1有特性的信號抽樣。在航空電氣裝置的問題預測和管理中，若想對其進行有效地治理，就需要從多個信號中選取特點明顯的信號。其中，通過小波可以分析多分辨率檢測信號，且可以對其進行正交變換和多濾波器組的計算，以此能夠實現對頻域的采取和深入研究。通過該方法的應用，可以有效地提高對不同信號的特征選取與抽樣分析，并且可以對其進行清晰的判斷與完整的掌握，而且還能科學準確的掌握其中的問題，并且設計問題的解決方法。與此同時，利用這一分析方法，不僅能夠在不同的頻率分量中對不同信號進行完整的采集，而且還能對其進行相應的調遣與處理。從本質上來分析，這是一種提高信噪比的方法，也是一種促進信號分辨率的措施，其能夠大大提升航空電氣裝置的故障預測和管理效力。1.2預測與診斷系統。對預測與診斷系統的開發，能夠有效地實現對不同模塊的應用，以及各模塊相互之間的共享服務功能。比如，在飛機發電機的故障預測以及管理過程中，可以結合全數字發動機控制航空器發動機的診斷方式對其進行研究，以此來完成集成式的預測與診斷。通過該方法，可以有效地提升故障預測和診斷的效果，而且還能結合不同的問題選取不同的處理方法，以實現對航空器發動機故障維護的需求。在故障預測和故障診斷中，兩者的關系非常精密，且兩者都需要從電流和電壓方面以及頻率方面對其進行故障的分析和判斷。1.3剩余壽命預測模型。通過剩余壽命預測模型可以對航空前期裝置的整體工作狀態進行準確的分析與研究，而且可以在特定的方式下對其做出預測。在此，可以結合以下分類方法對其進行不同標準的應用：首先是，在預測的效果降低到一定程度之后，系統需要做出怎樣的反應？其次是，在系統還可以對具有顯著特征的信號抽樣進行檢測與分析航空電氣裝置的整體工作狀態所應用的分析和識別對象是什么？基于此，技術人員可以結合識別的不同方法，以及分析問題的不同模式對其進行不同的研究。如，在航空器發電機中，可以結合模型的建立來對其進行問題的預測，并且可以結合相應的問題預測方法得出既定的數據信息，進而為后續解決問題做好準備工作。

2航空電氣裝置故障預測與管理

[摘要]鍋爐故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導鍋爐運行和維修。因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。從鍋爐故障的可預測性、預測相關知識出發，進而分析常用的鍋爐故障預測方法。

[關鍵詞]鍋爐故障故障預測

一、鍋爐故障的可預測性

鍋爐是由汽水、燃燒及煙風等子系統組成的復雜多層次系統，而每個子系統又可以劃分為若干次級子系統和部件，各層次子系統是相互關聯的，只要某一個子系統出現異?；蚴В涂赡軙蛊渌酉到y產生功能異?；蚴?，甚至使整個機組處于故障狀態，并且從原發性故障到系統級故障的發生、發展是一個量變到質變的過程。故鍋爐故障具有層次性、相關性、延時性的特點。

鍋爐故障一般具有一定的時延性，即從原發性故障到系統故障的發生、發展與形成，是一個漸變過程。以其高溫過熱器壁溫為例，其某一時刻的壁溫值，與其在過去時刻的壁溫值有一定的關系，使其壁溫序列間有一定的關聯性(確定性)，這種關聯性是鍋爐故障預測的基礎。另外，由于影響高溫過熱器壁溫的因素很多，如負荷、煙氣溫度、主蒸汽溫度等，它們之間相互關聯，且在鍋爐運行中還受一些不確定因素的影響，使其故障預測具有一定的隨機性，這種隨機性使壁溫序列間的關聯性減弱，這就決定了高溫過熱器壁溫值小能準確地預測，而只能從統計意義上做出最佳預測，使預測誤差滿足一定的精度要求。故障預測是故障診斷的一部分，故障診斷的最終目的就是為了指導運行和維修，因此，進行鍋爐故障預測，對提高鍋爐現代化運行水平和機組可用率具有重要意義。

二、鍋爐故障預測相關知識

摘要：隨著電路系統集成度的不斷增大，模擬電路中的故障成本占據集成電路總診斷成本的絕大部分，因此加強模擬電路故障診斷與排除的研究十分重要。首先分析模擬電話故障的類型與原因，隨后詳細介紹幾種故障的診斷方法。

關鍵詞：模擬電路故障診斷

一、模擬電路故障

電路(系統)誕失規定功能稱為故障，在模擬電路中的故障類型及原因如下：從故障性質來分有早期故障、偶然故障和損耗故障。早期故障是由設計、制造的缺陷等原因造成的、在使用初期發生的故障，早期故障率較高并隨時間而迅速下降。統計表明，數字電路的早期故障率為3～10％，模擬電路的早期故障率為1～5％，晶體管的早期故障率為0.75～2％，二極管的早期故障率為0.2～1％，電容器的早期故障率為0.1～1％。

偶然故障是由偶然因素造成的、在有效使用期內發生的故障，偶然故障率較低且為常數。損耗故障是由老化、磨損、損耗、疲勞等原因造成的、在使用后期發生的故障，損耗故障率較大且隨時間迅速上升。從故障發生的過程來分有軟故障、硬故障和間歇故障。軟故障又稱漸變故障，它是由元件參量隨時間和環境條件的影響緩慢變化而超出容差造成的、通過事前測試或監控可以預測的故障。硬故障又稱突變故障。它是由于元件的參量突然出現很大偏差(如開路、短路)造成的、通過事前測試或監控不能預測到的故障。根據實驗經驗統計，硬故障約占故障率的80％，繼續研究仍有實用價值。間歇故障是由老化、容差不足、接觸不良等原因造成的、僅在某些特定情況下才表現出來的故障。從同時故障數及故障間的相互關系來分有單故障、多故障、獨立故障和從屬故障。單故障指在某一時刻故障僅涉及一個參量或一個元件，常見于運行中的設備。多故障指與幾個參量或元件有關的故障，常見于剛出廠的設備。獨立故障是指不是由另一個元件故障而引起的故障。從屬故障是指由另一個元件故障引起的故障。

二、測前橫擬法SBT

摘要:本文在分析已有軟件故障預測方法后指出:論文單純從軟件開發過程的某個階段或基于幾種度量來預測軟件故障是不充分的.提出綜合利用軟件開發過程信息構建基于BBNs軟件故障預測模型.本文從一個基本的貝葉斯信念網(BBNs)故障預測模型出發,擴展基本節點,得到了一個較完善的故障預測模型,結合已有的關于軟件度量的研究成果,提出利用軟件度量和專家知識確定節點狀態概率分布.仿真實驗結果表明該模型與實際情況相符合,具有一定的故障預測能力.

關鍵詞:軟件故障預測;貝葉斯信念網;軟件度量

1引言

當前關于軟件故障預測的研究大都集中于軟件工程領域的某個方面,畢業論文如面向對象系統中利用各種度量屬性建立模型預測故障數和故障傾向,利用測試過程中用例的覆蓋率預測模塊故障,利用專家經驗建立專家知識庫預測故障等等.軟件故障的原因貫穿于軟件開發全過程,僅從一個方面來考察軟件故障是不充分的.近十幾年備受關注的貝葉斯網絡(BBNs)對于解決復雜系統不確定因素引起的故障具有很大的優勢,被認為是目前不確定知識表達和推理領域最有效的理論模型.本文提出基于BBNs的故障預測方法,綜合利用軟件開發過程信息預測軟件故障.

2軟件故障預測的研究現狀

預測故障的方法可以分為兩大類:(1)基于數量的技術,關注預測軟件系統中的故障數;碩士論文(2)基于分類的技術,關注于預測哪些子系統具有故障傾向.第一類已經有一些研究,但是開發一個有效的模型比較困難.第二類方法更成功一些.利用軟件度量來預測故障傾向是一個重要的趨勢和研究內容,當前的預測模型涉及軟件設計度量,代碼度量和測試度量.軟件維護的歷史數據,例如軟件改變歷史[1]和過程質量數據[2]也被用于軟件故障預測.很多專家認為開發過程的質量是產品質量(這里默認是殘留故障密度)最好的預測器.AhmedE.Hassan等人提出利用啟發式規則預測軟件子系統故障傾向[3].還有文獻提出利用測試過程中的各種數據(如測試覆蓋率)來預測故障[2].