故障预测范文10篇

摘要：航空航天领域一直以来都是各个国家重点研究的方向，为了确保航空设备能够正常运行，将故障监测和管理装置引入航空领域中是必然的发展趋势。在航空领域中应用更多的高新技术，能够强化系统的维护水平，带动维护决策朝着自动化、智能化的方向前行，全新装置的推广必定会加快现代化进程。期望真正达成系统的自主保护，就无法脱离PHM技术，其能够进一步提高飞机的稳定性、可监测性以及安全系数，同时，也能够优化经济投入成本以及后期维护费用，PHM在飞机系统研究中发挥出越来越重要的作用。本文基于当前PHM技术的发展状况，简要论述PHM技术的相关原理，并针对其中的核心技术进行深入分析，预测未来飞机系统的健康管理模式。

关键词：故障预测与状态管理（PHM）；体系结构；自主式

后勤保障系统进入新的发展时期，现代武器装备整体上朝着智能化的趋势前行，作战方式也转变成联合作战模式以及网络战斗模式，这就要求武器装备的性能更加优良，可以针对特殊情况做出快速响应并能够持续稳定的运行。所以，全球范围内各个国家都将研究重心转移到综合程度更高的故障检测以及PHM技术等方面。PHM技术突破传统监测时单一的状态监控模式，逐渐形成了智能化的健康管理体系，同时，也融入了故障监测服务，利用故障监测能够及时准确地设计维护方案并确保系统稳定运行，有助于优化武器系统的维护成本，保证系统安全性能、可靠性能达到标准。

1PHM的内涵和原理

故障监测以及PHM技术在实际应用中扮演的角色越来越重要，逐步成为当前飞机系统以及车船系统中不可获取的组成环节。故障检测服务，可以自主监测系统中各个模块的工况，同时，给出预测报告；PHM技术，也就是健康管理，能够基于故障监测服务给出的系统报告，针对其中的资源配比以及功能指标进行分析，为后期系统维护提供参考意见。PHM技术是一种以智能化系统为核心的预测服务。通过性能优良、灵敏程度较高的传感设备采集系统中各个模块的实际工况指标，借助高效的数学分析算法，诸如傅里叶级数和Gabor变换等，配合搭建完成的人工数学模型，对系统做出相应的预估评判，完成对飞机系统运行情况的实时监测和管控。PHM技术融入实际系统中，将原本出现故障后的维修模式以及定期维护的模式转变成按照系统状态的维护模式，英文简称为CBM。PHM技术从本质来说是利用人工智能技术搭建起相应的系统模型，比如，神经网络系统、蚁群算法等。能够针对系统的工况参数以及故障类型进行准确的推测和判别。

2PHM系统结构和功能

一、锅炉故障的可预测性

锅炉是由汽水、燃烧及烟风等子系统组成的复杂多层次系统，而每个子系统又可以划分为若干次级子系统和部件，各层次子系统是相互关联的，只要某一个子系统出现异常或失效，就可能会使其它子系统产生功能异常或失效，甚至使整个机组处于故障状态，并且从原发性故障到系统级故障的发生、发展是一个量变到质变的过程。故锅炉故障具有层次性、相关性、延时性的特点。

锅炉故障一般具有一定的时延性，即从原发性故障到系统故障的发生、发展与形成，是一个渐变过程。以其高温过热器壁温为例，其某一时刻的壁温值，与其在过去时刻的壁温值有一定的关系，使其壁温序列间有一定的关联性(确定性)，这种关联性是锅炉故障预测的基础。另外，由于影响高温过热器壁温的因素很多，如负荷、烟气温度、主蒸汽温度等，它们之间相互关联，且在锅炉运行中还受一些不确定因素的影响，使其故障预测具有一定的随机性，这种随机性使壁温序列间的关联性减弱，这就决定了高温过热器壁温值小能准确地预测，而只能从统计意义上做出最佳预测，使预测误差满足一定的精度要求。故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导运行和维修，因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。

二、锅炉故障预测相关知识

人工智能故障诊断与预测技术是随着现代化技术、经济高速发展而出现的一门新型技术，它能鉴别设备的状态是否正常，发现和确定故障的部位和性质并提出相应的对策，以提高设备运行的可靠性，延长其使用寿命，降低设备全寿命周期费用。且采用故障预测技术可以实现对故障的早期发现并预测其未来的发展趋势，便于对火电机组及时调整以避免恶性事故的发生，使机组能安全可靠的运行，同时提高机组的经济性。

根据预测期限长短的不同可将故障预测分为：长期预测，为了制定锅炉机组的长远维修计划和维修决策而进行的预测。时间一般为一个月以上。预测精度要求低；中期预测，对锅炉机组在未来比较长的时间内的状态进行预测，为机组的中期维修计划和维修决策服务。时间一般为一周左右。预测精度要求较低；短期预测，对锅炉机组的近期发展情况进行预测。时间为一大左右。对预测精度要求高。对于中、长期预测，由于精度要求不高，可考虑采取简单的预测模型，建立单变量时间序列模型进行预测。而对于短期预测，由于对精度要求较高，同时也由于各相关因素对当时的状态值影响较大，因此在进行短期预测时，除了要考虑时间序列本身外，还应适当将其他相关因素考虑进去，这就需要建立多变量时间序列模型进行预测，以满足短期预测对精度的要求。

[摘要]锅炉故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导锅炉运行和维修。因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。从锅炉故障的可预测性、预测相关知识出发，进而分析常用的锅炉故障预测方法。

[关键词]锅炉故障故障预测

一、锅炉故障的可预测性

锅炉是由汽水、燃烧及烟风等子系统组成的复杂多层次系统，而每个子系统又可以划分为若干次级子系统和部件，各层次子系统是相互关联的，只要某一个子系统出现异常或失效，就可能会使其它子系统产生功能异常或失效，甚至使整个机组处于故障状态，并且从原发性故障到系统级故障的发生、发展是一个量变到质变的过程。故锅炉故障具有层次性、相关性、延时性的特点。

锅炉故障一般具有一定的时延性，即从原发性故障到系统故障的发生、发展与形成，是一个渐变过程。以其高温过热器壁温为例，其某一时刻的壁温值，与其在过去时刻的壁温值有一定的关系，使其壁温序列间有一定的关联性(确定性)，这种关联性是锅炉故障预测的基础。另外，由于影响高温过热器壁温的因素很多，如负荷、烟气温度、主蒸汽温度等，它们之间相互关联，且在锅炉运行中还受一些不确定因素的影响，使其故障预测具有一定的随机性，这种随机性使壁温序列间的关联性减弱，这就决定了高温过热器壁温值小能准确地预测，而只能从统计意义上做出最佳预测，使预测误差满足一定的精度要求。故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导运行和维修，因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。

二、锅炉故障预测相关知识

一、锅炉故障的可预测性

锅炉是由汽水、燃烧及烟风等子系统组成的复杂多层次系统，而每个子系统又可以划分为若干次级子系统和部件，各层次子系统是相互关联的，只要某一个子系统出现异常或失效，就可能会使其它子系统产生功能异常或失效，甚至使整个机组处于故障状态，并且从原发性故障到系统级故障的发生、发展是一个量变到质变的过程。故锅炉故障具有层次性、相关性、延时性的特点。

锅炉故障一般具有一定的时延性，即从原发性故障到系统故障的发生、发展与形成，是一个渐变过程。以其高温过热器壁温为例，其某一时刻的壁温值，与其在过去时刻的壁温值有一定的关系，使其壁温序列间有一定的关联性(确定性)，这种关联性是锅炉故障预测的基础。另外，由于影响高温过热器壁温的因素很多，如负荷、烟气温度、主蒸汽温度等，它们之间相互关联，且在锅炉运行中还受一些不确定因素的影响，使其故障预测具有一定的随机性，这种随机性使壁温序列间的关联性减弱，这就决定了高温过热器壁温值小能准确地预测，而只能从统计意义上做出最佳预测，使预测误差满足一定的精度要求。故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导运行和维修，因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。

二、锅炉故障预测相关知识

人工智能故障诊断与预测技术是随着现代化技术、经济高速发展而出现的一门新型技术，它能鉴别设备的状态是否正常，发现和确定故障的部位和性质并提出相应的对策，以提高设备运行的可靠性，延长其使用寿命，降低设备全寿命周期费用。且采用故障预测技术可以实现对故障的早期发现并预测其未来的发展趋势，便于对火电机组及时调整以避免恶性事故的发生，使机组能安全可靠的运行，同时提高机组的经济性。

根据预测期限长短的不同可将故障预测分为：长期预测，为了制定锅炉机组的长远维修计划和维修决策而进行的预测。时间一般为一个月以上。预测精度要求低；中期预测，对锅炉机组在未来比较长的时间内的状态进行预测，为机组的中期维修计划和维修决策服务。时间一般为一周左右。预测精度要求较低；短期预测，对锅炉机组的近期发展情况进行预测。时间为一大左右。对预测精度要求高。对于中、长期预测，由于精度要求不高，可考虑采取简单的预测模型，建立单变量时间序列模型进行预测。而对于短期预测，由于对精度要求较高，同时也由于各相关因素对当时的状态值影响较大，因此在进行短期预测时，除了要考虑时间序列本身外，还应适当将其他相关因素考虑进去，这就需要建立多变量时间序列模型进行预测，以满足短期预测对精度的要求。

摘要：本文根据笔者自己长期从事汽车维修教学工作的经历，对于汽车发生故障后如果不能及时诊断出故障原因和故障部位，就无法动手修理；若盲目拆卸分解检查，不仅费工费时，而且容易造成零件的损伤和损坏，致使维修工作效率降低和成本增加的状况，简单论述了汽车一般常见故障的诊断方法，仅供汽车使用和维修工作人员参考。

关键词：汽车故障故障诊断

汽车在使用过程中，由于各种各样的原因不可避免的要发生故障，使汽车的动力性、经济性、操纵稳定性、乘坐舒适性、使用安全性等发生变化。汽车故障有的是突发性的，有的是渐进性的。当汽车发生故障时，如能够用经验和科学知识准确快速地诊断出故障原因和部位，找出损坏的零部件，及时修复或更换，排除故障，恢复汽车原有的性能，就能发挥汽车高效、便捷的交通作用。

一、故障成因

汽车在使用过程中不发生故障是相对的，而发生各种各样的故障是必然的。汽车故障的形成原因主要有：

1.存在易损零件。汽车在设计中不可能做到所有零件都具有同等寿命，有些零件为易损零件。例如：空气滤清器滤芯，火花塞，离合器摩擦片等使用寿命较短，均需定期更换，如没有及时更换就会发生故障。

摘要]锅炉故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导锅炉运行和维修。因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。从锅炉故障的可预测性、预测相关知识出发，进而分析常用的锅炉故障预测方法。

[关键词]锅炉故障故障预测

一、锅炉故障的可预测性

锅炉是由汽水、燃烧及烟风等子系统组成的复杂多层次系统，而每个子系统又可以划分为若干次级子系统和部件，各层次子系统是相互关联的，只要某一个子系统出现异常或失效，就可能会使其它子系统产生功能异常或失效，甚至使整个机组处于故障状态，并且从原发性故障到系统级故障的发生、发展是一个量变到质变的过程。故锅炉故障具有层次性、相关性、延时性的特点。

锅炉故障一般具有一定的时延性，即从原发性故障到系统故障的发生、发展与形成，是一个渐变过程。以其高温过热器壁温为例，其某一时刻的壁温值，与其在过去时刻的壁温值有一定的关系，使其壁温序列间有一定的关联性(确定性)，这种关联性是锅炉故障预测的基础。另外，由于影响高温过热器壁温的因素很多，如负荷、烟气温度、主蒸汽温度等，它们之间相互关联，且在锅炉运行中还受一些不确定因素的影响，使其故障预测具有一定的随机性，这种随机性使壁温序列间的关联性减弱，这就决定了高温过热器壁温值小能准确地预测，而只能从统计意义上做出最佳预测，使预测误差满足一定的精度要求。故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导运行和维修，因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。

二、锅炉故障预测相关知识

摘要:随着社会的不断进步，以及我国航空运输业的蓬勃发展，当前国家和人民对于航空设备的可靠性、航空产业的技术研发以及航空器的安全性有着极高的要求。在这一背景下，航空电气装置的应用问题被作为一个重要课题来研究。结合当今的航空运输业发展状况，以及航空电气装置的健康管理方法提出了全新的方法与管理措施，主要涉及的内容有：航空电气装置故障预测的应用方法，以及航空电气故障的管理措施两方面。

关键字:航空；电子装置；故障预测；健康管理

结合当前航空电气装置中各种故障的预测方法进行建模，并且会依据电气装置故障的特征对其进行健康管理，进而提高航空电气装置的安全性和可靠性，以此带动航空产业的整体发展与建设，拓展当前航空电气故障预测与管理方法的应用模式与应用策略。

1航空电气装置故障预测与管理建模

1.1有特性的信号抽样。在航空电气装置的问题预测和管理中，若想对其进行有效地治理，就需要从多个信号中选取特点明显的信号。其中，通过小波可以分析多分辨率检测信号，且可以对其进行正交变换和多滤波器组的计算，以此能够实现对频域的采取和深入研究。通过该方法的应用，可以有效地提高对不同信号的特征选取与抽样分析，并且可以对其进行清晰的判断与完整的掌握，而且还能科学准确的掌握其中的问题，并且设计问题的解决方法。与此同时，利用这一分析方法，不仅能够在不同的频率分量中对不同信号进行完整的采集，而且还能对其进行相应的调遣与处理。从本质上来分析，这是一种提高信噪比的方法，也是一种促进信号分辨率的措施，其能够大大提升航空电气装置的故障预测和管理效力。1.2预测与诊断系统。对预测与诊断系统的开发，能够有效地实现对不同模块的应用，以及各模块相互之间的共享服务功能。比如，在飞机发电机的故障预测以及管理过程中，可以结合全数字发动机控制航空器发动机的诊断方式对其进行研究，以此来完成集成式的预测与诊断。通过该方法，可以有效地提升故障预测和诊断的效果，而且还能结合不同的问题选取不同的处理方法，以实现对航空器发动机故障维护的需求。在故障预测和故障诊断中，两者的关系非常精密，且两者都需要从电流和电压方面以及频率方面对其进行故障的分析和判断。1.3剩余寿命预测模型。通过剩余寿命预测模型可以对航空前期装置的整体工作状态进行准确的分析与研究，而且可以在特定的方式下对其做出预测。在此，可以结合以下分类方法对其进行不同标准的应用：首先是，在预测的效果降低到一定程度之后，系统需要做出怎样的反应？其次是，在系统还可以对具有显著特征的信号抽样进行检测与分析航空电气装置的整体工作状态所应用的分析和识别对象是什么？基于此，技术人员可以结合识别的不同方法，以及分析问题的不同模式对其进行不同的研究。如，在航空器发电机中，可以结合模型的建立来对其进行问题的预测，并且可以结合相应的问题预测方法得出既定的数据信息，进而为后续解决问题做好准备工作。

2航空电气装置故障预测与管理

[摘要]锅炉故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导锅炉运行和维修。因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。从锅炉故障的可预测性、预测相关知识出发，进而分析常用的锅炉故障预测方法。

[关键词]锅炉故障故障预测

一、锅炉故障的可预测性

锅炉是由汽水、燃烧及烟风等子系统组成的复杂多层次系统，而每个子系统又可以划分为若干次级子系统和部件，各层次子系统是相互关联的，只要某一个子系统出现异常或失效，就可能会使其它子系统产生功能异常或失效，甚至使整个机组处于故障状态，并且从原发性故障到系统级故障的发生、发展是一个量变到质变的过程。故锅炉故障具有层次性、相关性、延时性的特点。

锅炉故障一般具有一定的时延性，即从原发性故障到系统故障的发生、发展与形成，是一个渐变过程。以其高温过热器壁温为例，其某一时刻的壁温值，与其在过去时刻的壁温值有一定的关系，使其壁温序列间有一定的关联性(确定性)，这种关联性是锅炉故障预测的基础。另外，由于影响高温过热器壁温的因素很多，如负荷、烟气温度、主蒸汽温度等，它们之间相互关联，且在锅炉运行中还受一些不确定因素的影响，使其故障预测具有一定的随机性，这种随机性使壁温序列间的关联性减弱，这就决定了高温过热器壁温值小能准确地预测，而只能从统计意义上做出最佳预测，使预测误差满足一定的精度要求。故障预测是故障诊断的一部分，故障诊断的最终目的就是为了指导运行和维修，因此，进行锅炉故障预测，对提高锅炉现代化运行水平和机组可用率具有重要意义。

二、锅炉故障预测相关知识

摘要：随着电路系统集成度的不断增大，模拟电路中的故障成本占据集成电路总诊断成本的绝大部分，因此加强模拟电路故障诊断与排除的研究十分重要。首先分析模拟电话故障的类型与原因，随后详细介绍几种故障的诊断方法。

关键词：模拟电路故障诊断

一、模拟电路故障

电路(系统)诞失规定功能称为故障，在模拟电路中的故障类型及原因如下：从故障性质来分有早期故障、偶然故障和损耗故障。早期故障是由设计、制造的缺陷等原因造成的、在使用初期发生的故障，早期故障率较高并随时间而迅速下降。统计表明，数字电路的早期故障率为3～10％，模拟电路的早期故障率为1～5％，晶体管的早期故障率为0.75～2％，二极管的早期故障率为0.2～1％，电容器的早期故障率为0.1～1％。

偶然故障是由偶然因素造成的、在有效使用期内发生的故障，偶然故障率较低且为常数。损耗故障是由老化、磨损、损耗、疲劳等原因造成的、在使用后期发生的故障，损耗故障率较大且随时间迅速上升。从故障发生的过程来分有软故障、硬故障和间歇故障。软故障又称渐变故障，它是由元件参量随时间和环境条件的影响缓慢变化而超出容差造成的、通过事前测试或监控可以预测的故障。硬故障又称突变故障。它是由于元件的参量突然出现很大偏差(如开路、短路)造成的、通过事前测试或监控不能预测到的故障。根据实验经验统计，硬故障约占故障率的80％，继续研究仍有实用价值。间歇故障是由老化、容差不足、接触不良等原因造成的、仅在某些特定情况下才表现出来的故障。从同时故障数及故障间的相互关系来分有单故障、多故障、独立故障和从属故障。单故障指在某一时刻故障仅涉及一个参量或一个元件，常见于运行中的设备。多故障指与几个参量或元件有关的故障，常见于刚出厂的设备。独立故障是指不是由另一个元件故障而引起的故障。从属故障是指由另一个元件故障引起的故障。

二、测前横拟法SBT

摘要:本文在分析已有软件故障预测方法后指出:论文单纯从软件开发过程的某个阶段或基于几种度量来预测软件故障是不充分的.提出综合利用软件开发过程信息构建基于BBNs软件故障预测模型.本文从一个基本的贝叶斯信念网(BBNs)故障预测模型出发,扩展基本节点,得到了一个较完善的故障预测模型,结合已有的关于软件度量的研究成果,提出利用软件度量和专家知识确定节点状态概率分布.仿真实验结果表明该模型与实际情况相符合,具有一定的故障预测能力.

关键词:软件故障预测;贝叶斯信念网;软件度量

1引言

当前关于软件故障预测的研究大都集中于软件工程领域的某个方面,毕业论文如面向对象系统中利用各种度量属性建立模型预测故障数和故障倾向,利用测试过程中用例的覆盖率预测模块故障,利用专家经验建立专家知识库预测故障等等.软件故障的原因贯穿于软件开发全过程,仅从一个方面来考察软件故障是不充分的.近十几年备受关注的贝叶斯网络(BBNs)对于解决复杂系统不确定因素引起的故障具有很大的优势,被认为是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型.本文提出基于BBNs的故障预测方法,综合利用软件开发过程信息预测软件故障.

2软件故障预测的研究现状

预测故障的方法可以分为两大类:(1)基于数量的技术,关注预测软件系统中的故障数;硕士论文(2)基于分类的技术,关注于预测哪些子系统具有故障倾向.第一类已经有一些研究,但是开发一个有效的模型比较困难.第二类方法更成功一些.利用软件度量来预测故障倾向是一个重要的趋势和研究内容,当前的预测模型涉及软件设计度量,代码度量和测试度量.软件维护的历史数据,例如软件改变历史[1]和过程质量数据[2]也被用于软件故障预测.很多专家认为开发过程的质量是产品质量(这里默认是残留故障密度)最好的预测器.AhmedE.Hassan等人提出利用启发式规则预测软件子系统故障倾向[3].还有文献提出利用测试过程中的各种数据(如测试覆盖率)来预测故障[2].