一种液氢加注系统故障诊断和实时报警方法
【专利摘要】本发明公开了一种液氢加注系统故障诊断和实时报警方法，包括以下步骤：S1：分析液氢加注系统故障模式；S2：通过统计分析历史数据获取各个故障发生的概率密度函数；S3：采用动态加权故障树获取整个系统故障的发生率；S4：利用危险分析方法对系统事故产生与危险传播过程进行描述；S5：结合事故造成的人员伤亡、财产损失和社会影响，获取系统损失函数；S6：采用危险率对系统运行性能进行评估，实现系统动态报警。本发明利用动态加权故障树实现液氢加注系统的实时动态描述，更快速地获取系统实时故障发生率。本发明采用危险分析技术实现事故发生和危险传递的动态刻画，实时评估系统运行性能，实现系统动态报警，进而给出系统检修时间。
【专利说明】
一种液氢加注系统故障诊断和实时报警方法
技术领域
[0001]本发明涉及故障模式分析、危险分析和实时报警领域，特别涉及液氢加注系统故障诊断及实时报警方法。
【背景技术】
[0002]随着载人航天、大型通信卫星、深空探测等空间应用的迅速发展，对液氢加注系统的性能和安全性的要求也日益提高，液氢加注系统的故障诊断和实时报警方法研究越来越受到重视。液氢加注系统作为保障火箭燃料补给的重要地面设备，主要包括液路系统和气路系统。主要功能是按要求的流量和压力向燃烧室输送推进剂，是整个试验台的动力源，地位极其重要。由于低温燃料和发射窗口的限制，液氢加注系统的运行性能直接影响发射任务的成败。加注系统结构复杂，难以建立精确的模型，在其故障诊断和实时报警中主要使用的方法是定性分析方法。这类方法主要包括故障模式影响分析方法和故障树分析方法。1950年，美国古拉曼公司为了研究飞机主操纵系统可靠性提出了失效模式影响及危害度分析技术，并广泛应用于机械、电气、电子产品等系统安全性评估;故障树分析法于1961年由美国贝尔实验室首创，1962年应用于分析导弹发射控制系统，其后被波音公司应用于安全性分析，推广应用到航天部门及核能、化工等许多领域，成为复杂系统可靠性和安全性分析的一个有力工具，也是事故分析，特别是航天事故分析的一个重要手段。目前使用的故障树分析方法主要包括静态故障树和动态故障树分析方法。它们在对系统故障模式进行分析没有考虑系统故障的动态更新问题和各个故障对系统失效的贡献之间存在动态相关性。
[0003]从定性系统故障诊断和实时报警技术的发展来看，基于动态更新的故障树分析方法是未来故障分析的发展趋势。该分析方法采用图形方式直观形象地展现故障事件的逻辑关系，不仅能够进一步获得更加全面的故障库，动态更新故障之间的相关关系和关联关系，也可以用于分析系统各种故障状态及其对系统影响，以及导致这些故障的原因等。因此，该方法适用于系统寿命周期的任何阶段，较好地解决系统故障诊断和实时报警问题。
[0004]当前的故障诊断和实时报警方法具有分析不全面、不能实时动态更新故障库、难以描述故障对系统的影响程度、实时性差等特点。
[0005]因此，急需一种全面、快速、实时和准确实现系统故障诊断和实时报警的方法。
【发明内容】
[0006]鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种快速、实时和精确的复杂系统故障诊断和实时报警方法。
[0007]为达到上述目的，本发明提供以下技术方案:
[0008]本发明提供的一种液氢加注系统故障诊断及实时报警方法，包括以下步骤:
[0009]S1:分析航天发射场加注系统故障模式；
[0010]S2:通过统计分析历史数据获取各个故障发生的概率密度函数；
[0011]S3:采用动态加权故障树获取整个系统故障的发生率；
[0012]S4:利用危险分析方法对系统事故产生与危险传播过程进行描述；
[0013]S5:结合事故造成的人员伤亡、财产损失和社会影响，获取系统损失函数；
[0014]S6:采用危险率评估系统运行性能，实现系统实时报警。
[0015]进一步，所述步骤S3中的动态加权故障树，具体步骤如下:
[0016]S31:利用危险分析方法确定系统故障顶事件；
[0017]S32:根据从上到下的搜索分析方法确定下一层故障事件；
[0018]S33:利用逻辑分析方法分析下层故障引起上层故障事件的动态权重；
[0019]S34:根据逻辑门计算方法，确定系统顶事件发生概率。
[0020]进一步，所述步骤S33中的动态权重确定方法是通过各个时刻系统设备状态，运行工况唯一确定的。
[0021 ]进一步:所述步骤S33中的动态逻辑门计算主要包括与门和或门。?0022] 进一步:所述步骤S4中的危险分析方法，其具体步骤如下:
[0023]S41:利用定性方法确定系统故障到事故的危险因素；
[0024]S42:利用随机分析方法确定引发事故的必要条件概率；
[0025]S43:通过将系统顶事件发生概率和必要条件概率相乘得到系统事故的发生概率；
[0026]S44:结合事故的损失函数得出系统的危险程度。
[0027]进一步，所述步骤S42利用的随机分析方法主要包括马尔可夫序列分析方法。
[0028]进一步，所述步骤S44中的损失函数是通过对历史数据统计分析得到的。
[0029]本发明的有益效果在于:本发明将动态加权故障树分析方法应用于航天加注系统故障分析中，结合系统事故损失函数，采用动态风险分析方法实现系统风险概率的实时、动态、高效的计算，并给出系统故障诊断和实时报警结果，同时也给出了系统检修时间。
[0030]本发明采用动态加权故障树分析方法进行故障分析，能够更好的确定系统故障之间的逻辑关系。利用数据挖掘技术和LOGISC回归方法揭示各个故障之间的相关关系。通过科学的设置故障树各层的动态权重，能够实时准确地计算出故障的发生概率。结合动态风险分析方法，系统全面地描述了故障引发事故的发生机制，以及事故的演化机制。利用风险率计算结果对系统全生命周期的性能进行评估，实现系统动态报警以及确定系统的检修时间。
【附图说明】
[0031]为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明做进一步详细描述，其中:
[0032]图1为液氢加注系统动态加权故障树分析结果；
[0033]图2为基于动态风险分析方法的系统风险率计算流程。
【具体实施方式】
[0034]下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
[0035]以下将结合附图，对本发明的优选实施例子进行详细的描述;应当理解，优选实施例子仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
[0036]图1为液氢加注系统动态加权故障树分析结果，其中:com—n表示故障树第m层的第η个故障，χι表示第i个故障，X1表示系统的故障分类模式；图2为基于动态风险分析方法的系统风险率计算流程。如图1和图2所示，本实施例子提供的液氢加注系统故障诊断及实时报警方法，包括以下步骤:
[0037]S1:分析航天发射场加注系统故障模式；
[0038]S2:通过统计分析历史数据获取各个故障发生的概率密度函数；
[0039]S3:采用动态加权故障树获取整个系统故障的发生率；
[0040]S4:利用危险分析方法对系统事故产生与危险传播过程进行描述；
[0041]S5:结合事故造成的人员伤亡、财产损失和社会影响，获取系统损失函数；
[0042]S6:采用危险率评估系统运行性能，实现系统动态报警和确定系统维修时间。
[0043]运用动态加权故障树分析方法对液氢加注系统进行描述，其中最重要的是动态权重的确定，以及系统故障的分类方法。其具体步骤为:经过对大量历史数据进行整理和分析，对每一个故障进行编号(Xi，i = I，2，…η)并建立加注系统的故障库，其中故障树随着新的故障的增加不断的实时动态更新保障故障库中拥有全部已经发生的故障。利用故障树从上到下的演绎分析方法，建立加注系统的静态故障树，其中中间层为系统的故障分类模式，用X1, i = l，2，3，4。通过加注系统蕴含的历史信息和领域专家打分的方式确定下一级故障对上一级故障影响的动态权重ωη—η。结合故障树的逻辑计算方法得出系统故障的发生率。
[0044]动态加权故障树分析方法的具体步骤如下:
[0045]S31:利用危险分析方法确定系统故障顶事件；
[0046]S32:根据从上到下的收索分析方法确定下一层故障事件；
[0047]S33:利用逻辑分析方法分析下层故障引起上层故障事件的动态权重；
[0048]S34:根据逻辑门计算方法，确定系统顶事件发生概率。
[0049]所述的危险分析方法，其具体步骤如下:
[0050]S41:利用定性方法确定系统故障到事故的危险因素；
[0051]S42:利用随机分析方法确定引发事故的必要条件的出现概率；
[0052]S43:通过将两者的概率相乘得到系统事故的发生概率；
[0053]S44:结合事故的损失函数得出系统的危险程度。
[0054]以上所述仅为本发明的优选实施例子，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可对本发明进行各种改动和变形而不脱离本发明的精神和范围。这样倘若本发明的这些修改和变形属于本发明权利要求极其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变形在内。
【主权项】
1.一种液氢加注系统故障诊断及实时报警方法，其特征在于:包括以下步骤: S1:分析航天发射场加注系统故障模式； S2:通过统计分析历史数据获取各个故障发生的概率密度函数； S3:采用动态加权故障树获取整个系统故障的发生率； S4:利用危险分析方法对系统事故产生与危险传播过程进行描述； S5:结合事故造成的人员伤亡、财产损失和社会影响，获取系统损失函数； S6:采用危险率评估系统运行性能，实现系统实时报警。 所述步骤S3中的动态加权故障树，具体步骤如下: S31:利用危险分析方法确定系统故障顶事件； S32:根据从上到下的收索分析方法确定下一层故障事件； S33:利用逻辑分析方法分析下层故障引起上层故障事件的动态权重； S34:根据逻辑门计算方法，确定系统顶事件发生概率P1。2.根据权利要求1所述的一种液氢加注系统故障诊断及实时报警方法，其特征在于:所述步骤S33中的动态权重确定方法是通过各个时刻系统设备状态和运行工况唯一确定的。3.根据权利要求1所述的一种液氢加注系统故障诊断及实时报警方法，其特征在于:所述步骤S33中的动态逻辑门计算主要包括与门和或门。4.根据权利要求1所述的一种液氢加注系统故障诊断及实时报警方法，其特征在于:所述步骤S4中的危险分析方法，其具体步骤如下: S41:利用定性方法确定系统故障到事故的危险因素； S42:利用随机分析方法确定引发事故的必要条件概率P2; S43:通过将系统顶事件发生概率Pi和必要条件概率P2相乘得到系统事故的发生概率P=Pi X P2； S44:结合事故的损失函数得出系统的危险程度。5.根据权利要求1所述的一种液氢加注系统故障诊断及实时报警方法，其特征在于:所述步骤S42利用的随机分析方法主要包括马尔可夫序列分析方法。6.根据权利要求1所述的一种液氢加注系统故障诊断和报警方法，其特征在于:所述步骤S44中的损失函数是通过对历史数据统计分析得到的。
【文档编号】G05B23/02GK106094783SQ201610367743
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年5月30日
【发明人】柴毅, 张可, 毛永芳, 冯莉, 杨志敏
【申请人】重庆大学