基于相关性模型与故障树分析的故障诊断专家知识构建方法OA

针对传统故障诊断专家系统中单一知识来源导致诊断能力不足的局限,提出了一种融合相关性模型与故障树分析(FTA)的故障诊断专家知识构建方法,旨在提升系统的故障检测与隔离能力。该方法通过构建统一的知识表征形式,将基于多信号流图模型生成的相关性矩阵(D矩阵)所反映的客观测试-故障依赖关系,与基于专家经验演绎生成的故障树所揭示的深层故障机理因果链进行融合,从而构建一个互补的诊断知识库。以某型综合核心处理机(ICP)为对象进行应用验证。实验结果表明,传统的纯D矩阵方法存在的不可检测故障,通过引入FTA对典型不可检测故障(如CPU时钟电路故障)进行分析并生成诊断路径,成功使此类故障转变为可检测与可隔离状态。相较于仅依赖D矩阵的传统方法,该融合方法能够有效补充诊断知识,消除部分不可检测故障,显著提升了系统的故障检测覆盖能力,实现了“模型驱动”与“知识驱动”诊断逻辑的有机结合。