软件故障诊断（精选十篇）
软件故障诊断 篇1
1 BOSCH发动机失火检测的主要原理
发动机失火是指点燃式发动机因油路、气路、火路以及发动机本体等原因,导致气缸内的油气混合物不能正常燃烧的现象。
失火检测信号示意图如图1所示,失火检测通过评估来自曲轴飞轮信号的发动机速度波动来判断是否发生了失火。正常情况下每缸燃烧产生的扭矩对曲轴旋转的驱动作用按照曲轴转角划分为180°。在无失火发生时,曲轴转过对应的180°所用的时间(分段时间)应该相同。分段时间对应于两次点火之间的间隔。在某缸发生失火的时候,对应的分段时间会明显缩短。通过监测分段时间的变化可以判断是否发生了失火。根据连续几个分段时间可以计算出评价发动机转速波动的指标,即发动机运转不平度,它反映了转速的加速度。理想情况下,发动机正常工作时发动机运转不平度应为零。在发生失火的时候运转不平度应该会变大,如果它超过预先标定的阀值,则判断发生了失火。
以4缸机60-2齿信号轮为例,分段窗口长度为180°,从起点开始计算,只需确定信号轮转过30个齿所经历的时间,即可得到对应的分段时间。
发动机正常运转时,应满足以下平衡关系:
匀速行驶时,M=W,角加速度为0。失火发生时,发动机扭矩M突然下降为0,从而引起角加速度的变化如下:
可见,角加速度的变化能够区分正常运转和失火情况。需利用系统中的变量计算角加速度。
利用公式(4),即可来定义发动机运转不平度luts信号,这也是失火检测最基础的信号。
其中,p(k)为动态补偿,将动态过程(如平稳加速或减速)中分段时间的变化部分对luts的贡献扣除。
2 车辆失火故障分析过程
2.1 分析失火现象表现形式
通过运用INCA软件对故障记录,分析相关故障车的测量文件,发现失火现象表现如图2所示,失火测量信号lutsk_w(黄色11号线)一直存在异常,只不过在低转速时,异常的程度较轻,随转速增加失火信号异常程度增加。当发动机转速nmot_w (见图2中4号线)超过3 500 rpm时,失火检测信号达到检测阀值lurs_w,系统检测到失火故障。从测试图4中可见,失火信号异常的同时,伴随有压力传感器信号ps_w (图4中1 1号线)存在与失火信号对应的跳变,且全负荷时进气压力跳动小。根据前期故障追查及INCA记录文件的分析,出现上述情况时判定是进气存在问题,并且一定是在压力传感器以后的气道的问题,从而初步推断是车辆发动机进气歧管四缸气道中存在残留铸沙的情况。经过分析,可以从理论上证明歧管气道堵塞与上述种种异常情况存在必然的对应关系,从而可以基本确认歧管气道堵塞是车辆失火的根本原因。
上述情况可以用图3来表示各部分物理参数之间的关系。
由于进气过程中空气的流动损失主要位于节气门和铸沙残留处,因此假定其他部分没有流动损失,流动损失只在两处节流的地方产生。考虑到流体流动的损失与流速的平方成正比,因此在忽略压力传感器和进气门处的动压头的情况下各参数存在如下关系:
其中:Q为空气流量。
公式(5)、公式(6)和公式(7)共同转化得到:
2.2 分析歧管气道堵塞导致失火的原因
根据公式(8)分析,歧管气道出现堵塞会出现失火的原因如下:在某工况下,对于歧管气道没有堵塞的气缸,■无穷小或者说远小于K1/■,可以忽略,因此空气流量取决于节气门处的节流效应;当运行到歧管气道存在堵塞的气缸时,■的值则会相对较大,且节流面积越大,流通面积越小,该值越大,在关系式左侧相同的情况下,右侧括号中的值越大,则流量越小,因此导致进入该气缸的进气量减少,相应地该缸发出的扭矩相对其他缸就越小,而失火检测正是通过对比前后两缸的扭矩差异来检测失火。当由于歧管气道的堵塞导致某缸进气量较其他缸少致使产生扭矩差异时必然在失火信号上得到反映。
2.3 分析转速增加导致失火信号加重的原因
根据式(8)分析,失火信号的异常随转速的增加而程度加重的原因如下:在低转速小负荷的情况下,由于节气门处的节流起主导作用,即节气门关闭较死,S1的面积很小,因此,在残留铸沙处的流通面积S2一定的情况下,节气门处的节流效应越强,残留铸沙处的节流对整体的节流效应的贡献就越小,因此有和没有该节流对进气量的影响就变小,因此,各缸的差异变小,随着节气门的节流效应变小(负荷增大,流量增加),残留铸沙处的节流对整体的节流效应的贡献就越大,因此,各缸的差异也会增大,导致失火信号的异常程度增重。由于节流效应与流速的平方成正比,因此,这种效应会随进气流量增加而迅速增加。同时,我们可以看到,失火信号的异常的直接关系是流量,而不是转速。在低转速时,保持大负荷同样能得到程度很深的失火信号的异常。
2.4 分析压力传感器信号跳变的原因
公式(5)经转化得
根据公式(8)、公式(9)分析,存在压力传感器信号的跳变的原因如下:当发动机运行到歧管气道存在堵塞的气缸时,由于堵塞造成的节流效应的存在,导致此时流量减小,在油门开度不变的情况下,流量的减小也导致在节气门处的节流效应降低,因此在节气门处的压力损失降低,使得压力传感器处的压力在此时更接近环境压力,因而出现压力传感器检测到的进气压力信号的跳变。
因此,在工况一定的情况下(油门开度一定),压力传感器压力信号的增加意味着压力传感器后气道进气阻力的增加,流量的减少。而与通常情况下,压力升高(油门开大,节气门处流通面积增大),进气流量增加正好相反。从测量文件分析,还发现在全负荷时进气压力跳动小(如图4所示)。
2.5 分析全负荷时压力信号跳变小的原因
根据上式(8)、公式(9)分析,为什么在全负荷时压力信号的跳变小。
由于在全负荷时,节气门处的流通面积很大,即S1相对有了很大的增加,因此对部分,流量Q的变化引起的该部分的值的大小变化相对较小,所以,压力在有堵塞和无堵塞时的跳变也较小。也可以这样理解,当达到全负荷时,节气门处的节流损失已经很小,即使对没有堵塞的歧管,压力传感器检测到的压力已经很接近环境压力(在有堵塞的情况下,流量的减小只能导致节流损失的进一步降低,使得压力传感器处的压力更接近环境压力),因此压力传感器处的压力跳变相对要小。
3 结论
验证更换进气歧管后的车辆无失火现象,并对换下来的进气歧管进行切割分析,发现进气歧管处有铸沙残留,因此可以得出歧管气道堵塞是失火故障发生的根本原因。以上分析表明,基于INCA测量的信号得出低转速时,失火信号异常的程度较轻,随转速增加失火信号异常程度增加;失火信号异常的同时,伴随有压力传感器信号存在与失火信号对应的跳变,且全负荷时进气压力跳动小表现与上述分析完全吻合。
参考文献
[1]BOSCH公司.ME-Motronic发动机管理系统技术说明书[Z].1999.
[2]联合汽车电子有限公司技术中心.EOBD标定及控制策略[Z].2007.
软件故障诊断 篇2
2.1 滚齿机故障诊断终端软件系统功能概述
在对滚齿机故障诊断终端软件系统的调研的基础上，定位了滚齿机故障诊断终端软件系统的功能。
(1)故障诊断，本地诊断是终端软件系统要实现的最基本的也是最重要的功能，主要包括故障信息采集、故障推理、故障确认等过程。而以上的功能都是在知识库、案例库、维修导向乃至人员的经验知识等支持下，用系统推理机实现故障的自动诊断。
(2)故障查询，通过查询滚齿机故障诊断终端软件系统可实现对故障记录的实时查看，以供能及时了解故障的状态和信息。
(3)故障申报。故障申报，在滚齿机发生了本地不能推理和解决的故障时，用户人员无法对故障进行处理，而需将采集到的故障信息通过故障申报模块将故障上传到诊断服务中心，由诊断服务中心对故障进一步处理，并通过本地与远程交互的接口，将完善后的故障信息下载、存储到终端数据库。
(4)故障处理，在本地对故障确认后，需进一步对故障做出处理，包括故障信息的确认、方案的匹配、最佳案例的匹配以及故障信息、故障状态、维修方式的.等信息的同步。
(5)故障信息维护，随着故障诊断系统的应用，积累在终端系统上的故障记录和相关的文档、文件、知识也越来越多，在占用系统资源的同时还会影响系统的运行速度，这势必会影响到系统的运行效率。因此，将储存在终端的历史故障记录按照一定的标准对其进行处理。包括故障的保存(用其他形式表示故障记录、相关的文档、信息也随之移动，释放空间和内存)，故障的导出备份(通过其他形式将故障信息、相关的文档、信息备份，以备今后的查阅)。
(6)知识维护和管理。知识维护包括了对案例库和知识库的维护。案例库是基于案例推理的故障诊断的核心，知识库是基于本体的故障诊断方法的核心，要能对终端上的知识库、案例库进行更新、下载、删除等管理操作。
(7)其他。a.远程交互服务。通过远程交互服务平接口，本地人员与远程的诊断维修人员、专家人员等售后服务人员交流交互，方便本地信息与远程信息的客观、直接的交互。b.系统设置。通过系统设置，对系统的背景色、兼容性等系统属性进行设置。
2.2 滚齿机故障诊断终端系统架构
滚齿机故障诊断终端软件系统集合了包括知识库、案例库、维修导向以及方案等多形式的知识、方法、接口于一体的面向用户的终端软件系统，用于实现滚齿机的本地智能诊断，包括了故障采集、故障推理、故障申报、故障处理、故障信息管理与维护、知识库和案例库的管理与维护等基本功能以及其他辅助功能的终端软件系统。给出了滚齿机及故障诊断终端软件系统的体系架构，该架构从下到上可将系统分为支撑层、业务层以及功能层三层。
(1)支撑层。包括知识、接口、数据库、开发环境以及基本的设置。知识支撑主要是指用于滚齿机终端的故障诊断推理的知识和数据，是故障诊断的知识基础。知识作为故障诊断方法推理的知识基础，包括了知识库知识、案例库知识、数据库以及导向文件等知识;接口包括数据库访问接口、数据采集接口、计算机接口、网络通信接口以及知识库访问接口等关键接口，是实现故障诊断的核心。此层还包括了软件系统的运行环境及相关的基础设置。
(2)业务层。包括知识的表示、协同诊断以及信息同步三大主要模块，是智能终端故障诊断系统实现快速、准确的故障智能诊断的基础。知识表示，包括知识中涉及的内容和表示形式。将滚齿机故障诊断知识按照故障特征建立知识概念模型以及概念模型、概念与概念之间的关系模型。协同诊断，诊断的整个过程都是人、计算机、机床三者之间的协同，包括三者协同的信息采集、协同诊断过程中的异构知识的协同以及协同推理的实现。信息同步，针对在诊断过程中，存在终端系统信息与远程诊断服务中心的信息不一致的问题，终端通过访问远程诊断服务中心“监视”远程诊断信息的变化，对不一致的信息实时更新，并储存在终端系统，保持终端系统的信息与远程诊断信息同步。
(3)功能层。功能层是该终端软件系统需要实现的功能，包括故障信息采集、故障推理、故障修改、故障本地处理、故障信息申报、故障信息管理、知识库及案例库维护和基础信息管理等。另外，在智能终端设计了在线交互和离线交互的功能，提供本地和远程交互接口，实现终端和远程服務平台的交互。
从软件系统实现的功能出发，涉及到关于终端软件系统实现的功能以及实现功能的方法、手段、技术、接口等以及包括知识表示、协同诊断以及信息同步的关键技术。关键技术是实现终端软件系统的核心，需作进一步的设计。
3 意义
在对滚齿机故障诊断国内外现状进行分析的基础上，定位了滚齿机故障诊断终端软件系统的相关功能，包括故障诊断、故障查询、故障申报、故障处理、故障信息维护等主要功能以及在线交互和离线交互等辅助功能。在功能概述的基础上，构建了滚齿机故障诊断终端软件系统的体系结构，为滚齿机故障诊断终端软件系统的开发奠定了基础。
参考文献
[1]陈国荣，鄢萍，刘飞，等.滚齿机网络化故障诊断专家的设计与应用[J].重庆大学学报，，33(5)：62-71.
[2]胡林桥.网络智能滚齿机故障诊断及维护系统设计与应用研究[D].重庆大学，.
软件安全故障的真正根源 篇3
当然，我不会像“OWASP Top 10”（OWASP：开放式web应用程序安全项目）那样做一个具体的列表来告诉你答案，因为在我看来，安全问题的发生最主要来源于两大方面：一是软件开发人员过于专注软件的功能规格，另一个则是过于信任软件的安全系数。
我遇见过的软件开发人员大多数都很聪明、很上进，而他们总是在压力极大的环境下工作，总是在看似不可能完工的最后期限内将产品做出来。在这样的情况下，开发人员往往只关注产品的功能，而对其他方面，比如安全，则欠缺考虑。因为“客户需要什么样的功能”的问题显然比“哪里可能出岔子”或“攻击者如何诱骗软件出现异常行为”来得更为迫切。
另一方面，开发人员普遍低估了软件隐藏的安全威胁。因为开发人员往往过于信任用户及用户在代码中所使用的应用编程接口（API）。
一旦开发人员一味注重开发功能，而不事先做足准备来防止潜在攻击，那么软件经常出现故障，也是理所当然的事了。
当然，功能的开发也相当重要，但是防止代码出现异常的准备是必不可少的。然而，做好这点并非易事。
两件事情或许对于做好这点有所帮助。首先，积极主动地通过应用软件对数据进行编排处理。前期要严格验证数据的输入，后期则要确保数据的输出不会给预期环境造成任何破坏。第二，预测异常情况，并采取合理的处理措施。只要有可能，就要积极验证所有输入的数据。比如，如果你要求的数据是整数，那么不是整数的任何数字都将是危险的，这被称为积极验证；有别于消极验证，消极验证是指通过寻找已知的危险的输入内容，并阻止那些内容输入。但我建议最好避免采用消极验证，因为我已看到过无数个消极验证失败的例子。
接下来，在输出数据时，你需要编排处理该数据，防止数据在你输出时的任何地方引起问题。比如，要是输出上下文是XML格式化的，那么你的用户数据绝对不能含有“<”或“>”之类的元素。倘若没有做到这一点，每次输入都会受到攻击。
对于专业人员来说，软件就好比是小孩，安全人员则是第一看护人，他们会注意到潜伏的危险，并习惯于最先考虑哪些方面会出岔子；开发人员则更像第二看护人，他们尽量不在交通高峰期带孩子出去散步，尽量避免出岔子。安全人员和开发人员如果能卓有成效地协同工作，大家就能够从中受益。
最近，我与一群软件开发人员进行合作，他们接受了我的这些建议，并且很快便心领神会。事后，我的客户告诉我，在这个项目完工后的一天内，他数次接到了开发人员和安全团队提出的请求，要求探讨两个部门如何能够更好地协同工作。（编译沈建苗）
软件故障诊断 篇4
近年来,各种新装备不 断研制并 装备部队,对部队和院校装备保障体系和保障 手段提出 了新的更高的要求。针对新 装备维修 保障对测 试仪器和设备的要求越来越高、测 试参数日 益繁多、测试 速度和测试精度不 断提高的 特点,需要开发 一种先进的装备故 障诊断系 统,实现装备 故障快速 准确维修,恢复和保持装备处于最佳 性能状态,提高装备战斗力。
1故障诊断系统软件功能分析
故障诊断系统采用计算机为硬件平台,将虚拟仪器技术与某型装备故障诊断结合起来,充分发挥“软件即仪器”的作用[1],实现对装备进行准确、快速的测试和故障诊断,达到装备故障检修的总体目标。该故障诊断系统按照单元、电路2个层次,对接收机进行逐层测试、分析、判断和故障排除。因此,系统应具有以下功能:
(1)具有对测试设备的自检功能。为保证测试系统和被测系统的安全及检测结果的正确可靠,系统应该具有自校和自检功能。
(2)具有为单元板提供工作环境的功能,包括交直流电源和各种激励信号等。
(3)具有检测单元板响应信号的能力,如检测输出的直流电压、交流信号频率、幅度、电流和数字逻辑电平等。
(4)具有单元板故 障判断功 能。以某接收 机单元板为被测对 象,采用将单 元板置于 正常工作信号环 境的方法,利用测试 仪器测量 单元板I/O输出信号的信号幅度、频率等参 数值,并将数据 库中参考数值与测 量值进行 对照比较,判断被测 单元板输出是否正 常,从而检测 出该单元 板是否存在故障。
2软件总体设计方案
系统软件主要 由以下几 部分组成:系统管理模块、用户 界面模块、仪 器初始化 及自检模 块、手动/自动测试诊断 模块、数据处 理模块、诊断 程序推理模块、数据库 模块、开关矩 阵控制模 块、信号源设置模块、虚拟 仪器模块、信 息显示模 块、测试诊断报告模块等。整个系 统软件的 基本流程 如图1所示。
图1中各组成部分功能描述如下:
(1)系统管理模块主要用于管理整个故障诊断系统,控制执行软件的各种任务。
(2)用户界面模块提供人机交互界面,通过用户界面的系统菜单,可以进入系统管理、故障检测、数据库管理、帮助等功能界面。
(3)仪器初始化及自检模块用于对整个系统仪器仪表进行初始化、自检和校验。
(4)手动/自动测试诊断模块是根据所选被测单元板的基本信息,实现对单元板进行故障诊断过程的功能模块。该模块所调用的数据库包括测试设备设置信息库、测 试诊断参 数库、测试诊 断流程库等。
(5)数据处理模块对被测单元的参数进行自动测量、数据运算,并与允许参考值范围比较,对故障存在与否做出判断。
(6)诊断程序推理模块利用多信号相关矩阵的简化特性,将被测单元板的多信号数学模型转化成基于多信号模型的测试诊断流程[2],并将流程存储在测试诊断流程库中。
(7)数据库模块包括测试设备设置信息库、测试诊断参数库、测 试诊断流 程库和维 修资料库4部分。
a.测试设备设置信息库:当确定被测对象后,系统将自动调用该信息库内存放的测试设备控制参数,并对测试设备进行自动设置;
b.测试诊断参数库:该数据库主要提供测试点的参考值与误 差范围,从而可以 用于测试 结果的比较;
c.测试诊断流程库:该库用来存放基于单元板的测试诊断流程,主要根据不同单元板的信息,向操作者提供诊断流程的详细描述,并进行相应的操作提示,实现逐步进行测试点的测试;
d.维修资料库:主要提供针对不同故障现象的故障原因、检修 流程和技 术资料 (电路图、印制 板图)等。
(8)开关矩阵控制模块用来控制开关矩阵,实现测试设备与被测对象的自动连接。
(9)信号源设置模块利用从测试设备设置信息库中获取的设置参数,对信号源模块进行控制产生激励信号。
(10)虚拟仪器模块是该故障诊断系统软件的重要组成部分,能对单元板信号进行数据处理和分析,同时给出信号参数或波形。
(11)信息显示模块提供被测对象的原理图、印制板图等。利用信息显示模块,在相应的图册上可指导技术人员测试诊断,帮助技术人员快速查找定位故障。
(12)测试诊断报告模块根据测试诊断程序执行的结果,输出被测 对象的有 关测试诊 断结果信息。
3部分关键技术及其实现
3.1自动测试模块的设计与实现
1)程序设计流程
自动测试模块用于检测被测单元板是否存在故障,并根据需要,选择是否进行故障元器件的定位程序,软件工作流程的设计如图2所示。
图2中的右侧框内为板内测试程序,当检测结果为单元板存在故障时,系统软件将提示操作者,选择是否进入故障定位程序,该程序采用手动测试的方法,利用探针按照从测试诊断流程库读取到的测试诊断流程进行测试点的测试、处理并判断,从而完成故障的定位。
测试诊断流程库中的测试诊断流程以单元板电路的多信号模型为基础,经过诊断推理模块生成并存储[3]。推理模块就是利用多信号模型的相关矩阵特性,将单元板的数学模型转化为故障诊断程序的过程。推理模块程序流程如图3所示。
2)自动测试模块的实现
进入单元板自动测试程序界面后,首先要进行被测单元板的选择,完成选型安装功能,系统将自动调用数据库中相应单元板的测试设备设置信息。
点击“下一步”按钮,软件界面将提示用于单元板管脚与接口适配器的连接方式以及该单元板线缆接口与接口适配器上接口区不同接口的连接方式。操作人员在确认连线正确后点击“开始检测”按钮,软件将进入检测结果显示界面,如图4所示。
系统将通过数据库模块从测试设备设置信息库中自动获取相应单元板的各种测试设备状态参数,并对信号源进行设置,产生各种激励信号,然后采集单元板的响应信号,计算分析响应信号的特征参数,如中心频率、幅度范围等,最后将测试值与测试诊断参数库中获取的参考值进行比较来判断被测单元板是否存在故障,并显示在软件的测试结果显示区域。显示区域中,“管脚输出检测结果与标准值对照表”用来对照被测单元板测试管脚输出值与参考值及其比较结果;“线缆信号输 出检测结 果与标准 值对照表”则用来对照线缆信号输出值与参考值及其比较结果;“检测结果”中指示灯用红色和绿色分别表示被测单元板是否存在故障。
3.2数据库模块的设计与实现
系统数据库包括测试设备设置信息库、测试诊断参数库、测试诊断流程库、维修资料库。
测试诊断参数库 是系统数 据库中最 重要的部分。文章以测试诊断参数库的设计与实现为例阐述数据库模块的设计与实现。
测试诊断参数库提供了某型装备待测端口(管脚和线缆接口)的标识和参考值(电压值、电流值、频率值、幅度值)等数据。数据库内容主要包括:
1单元板编号:单元板编号是数据库自动添加的,使不同的单元板在数据库中具有唯一的标识;
2单元板名称:输入单元板名称,如“中低频单元”;
3待测管脚总数:被测单元板输出信号管脚总数统计;
4待测管脚功能名称:表示此管脚在单元板中的功能简述,如“直流电压输出管脚”、“数字信号输出管脚”;
5待测管脚代 号:原理图中 的管脚描 述,如“A1”,此名将显示在电路图测试点上;
6待测管脚号:表示管脚 在待测端 口中的顺序,如“1”、“2”、…“44”等;
7待测管脚参考值:参考值用来与测试值进行比较,用容差判断测试结果是否正常,如在测试时该点电压不正常,则结果信息将显示在测试报告中,该参考值包括电压值、电流值、频率值、幅度值和数字逻辑电平等,功能不同 的管脚具 有不同类 型的参考值;
8待测管脚误差 范围:误差范围 用百分比 表示,针对不同的单元板,可以设置不同类型参考值的误差范围;
9信号波形:对应单元板测试点波形,选择此选项,可输入对当前测试点波形故障的分析说明,在测试时激活该点波形测试功能,如在测试时该点波形不正常,则故障诊断信息将显示在检测报告中;
10待测线缆接口总数:被测单元板的输出信号线缆接口总数统计;
11待测线缆接口功能名称:表示此线缆接口在单元板中的功能简述,如“直流电压输出线缆接口”、“交流信号输出线缆接口”;
12待测线缆接口代号:为原理图中的线缆接口描述,如“X1”,此名将显示在电路图测试点上;
13待测线缆接口号:表示线缆接口在待测端口中的顺序,如“01”、“02”等;
14待测线缆接口类型:该类型表示的是线缆接口的物理特性,主要解决单元板线缆接口标准不统一的问题;
15待测线缆接口参考值:参考值用来与测试值进行比较,用容差判断测试结果是否正常,如在测试时该点电压不正常,则结果信息将显示在测试报告中,该参考值包括电压值、电流值、频率值和幅度值等,针对功能不 同的线缆 接口具有 不同类型 的参考值;
16待测线缆接口误差范围:误差范围同样用百分比表示,针对不同的单元板,可以设置不同类型参考值的误差范围。
故障诊断系统的性能水平取决于它拥有知识的数量和质量,因此数据库应遵循开放的原则,数据库中的数据可以进行读取、追加、删除等操作,以利于数据库更新。数据库更新采用的是人工更新与系统自动更新相结合的方式。
3.3虚拟仪器模块的设计与实现
虚拟仪器模块包括虚拟示波器、虚拟万用表、虚拟频谱仪等。示波器面板可以进行参数设置,包括通道选择、量程设置、耦合方式设置、采样设置以及触发设置;经过示波器卡的数据采集,可以实时显示被测信号波形;还可以测量波形参数,如频率值,幅度的峰峰值、最大最小值、有效值、平均值等。
虚拟示波器模块设计采用虚拟仪器技术,可以实现真实示波器所有功能。显示波形是由真实信号源产生的中心频率为5.00MHz,输出电平为99dBμv的正弦波信号。
该虚拟示波器的驱动程序是通过VC++编译实现的[4,5],并封装在系统的仪器驱动层,编程采用LabVIEW调用CLF结点的方法,通过动态链接库和WindowsAPI函数调用,使LabVIEW与硬件驱动程序进行通信,从而实现控制硬件模块的功能。通过该方法,LabVIEW可以调用 不支持其 编程的仪器模块,增强了程序的可移植性和灵活性。
4结束语
文章对某型装备故障诊断系统软件的设计与实现进行了分析研究,并就自动测试模块、数据库模块、虚拟仪器模块的设计与实现进行了举例说明,阐述了设计思路与实现过程,为装备故障诊断系统的软件设计提供了依据,对提升某型装备的维修保障能力具有重要的现实意义。
摘要：文章针对某型装备单元板故障诊断问题,在硬件基础上,结合故障诊断系统软件功能分析,设计并实现了装备故障诊断系统软件功能。对软件中的部分重要模块的设计与实现如自动测试模块、数据库模块、虚拟仪器模块进行了较为详细的描述。该系统能够快速、准确地对某型装备的故障进行诊断,提高了装备故障的诊断能力。
证券软件故障案例5个 篇5
周某如在某证券营业部开户进行股票买卖。2007年2月1日凌晨2∶01∶06至2∶14∶54，其通过电话外线委托方式预埋了21笔卖出委托参与当天集合竞价，欲卖出7只股票。该营业部于当日9∶15∶09将周某如预埋的委托向上海证券交易所进行申报，其中，申报成功19笔，9∶15∶11申报2笔撤单。当天上午，周某如账户9∶21∶22至9∶23∶36有4笔买入委托，9∶30至 11∶30共有8笔卖出委托，均未成交。后周某如发现其股票被无故撤单，即与该营业部交涉。次日，等股票暴跌。
周某如诉至上海市黄浦区人民法院，称：事发当天上证A股开中阳线，按其一贯操作手法，即时最初委托的价格可能当时成交不了，但是根据行情的变化及时调低价格，是可以成交的，上诉人能够抛出其持有的所有问题股。现由于证券公司的原因导致其股票未能抛出，其损失应当按照当日其全部未成交的股票卖出委托来计算，按其惯常操作手法可能成交的价格进行赔偿，要求某证券营业赔偿股票交易损失17，977元。
某证券营业部则认为，只应赔偿周某因该日委托产生的实际损失1036元。
裁判
上海黄浦区人民法院经审理认为：根据委托记录和交易行情，周某如实际可以成交但受故障影响而未能卖出2000股及200股，其所受到的经济损失为1036元。因周某如自述其属于超级短线客，每天交易频繁，利用自有股票进行短期套利。该交易方式本身即存在很大的风险。且周某如在当天下午曾有买入委托的记录，并无卖出的委托。在随后几天内周某如又多次买入卖出相关股票。上述因素导致周某如的经济损失难以准确界定，故损失总额可结合周某如交易情况和当时的股票行情走势等因素综合分析酌情确定为2000元。
周某如不服一审判决，主张按期惯常操作可能成交的价格进行赔偿，提起上诉。
上海市第二中级人民法院认为，根据当日的股票行情记录，仅有9.66元卖出2000股和11.05元卖出200股这两笔委托系由于被上诉人的原因而未能成交，其所造成的经济损失1036元应当由被上诉人承担。至于前述两笔卖出委托以外当日其他的卖出委托，根据当日行情并不能成交，上诉人主张按照其惯常操作方式即撤单再卖出均可以成交，但其所述操作并非实际发生，上诉人亦无法提供充分证据证实该方式系其惯常操作方式且均能成功，故无法依照此方式计算损失数额。况且，上诉人所主张的按照其惯常操作方式可能获得的利益，伴随着较大的操作风险，亦超过被上诉人签订证券委托代理合同可以预见的范围。故原审法院结合上诉人交易情况和当时的股票行情走势等因素综合分析酌情确定被上诉人赔偿上诉人经济损失2000元，并无不当。
2010年9月29日,上海市第二中级人民法院终审判决：驳回上诉，维持原判。
评析
本案双方当事人争议的焦点在于，如何界定损害赔偿的范围。
一、证券公司因系统故障对客户应负赔偿责任是否仅局限于实际损失
客户与证券公司签订证券交易代理协议以后，客户的交易大多数是通过电话自助委托、电脑自助委托的方式进入证券公司的电脑系统，将报价指令发出进行股票买卖。如果电脑系统故障如发生信息错误，则会导致客户交易失常。无论是基于违约还是侵权，因系统故障导致的客户交易损失，应根据客户实际发生的、基于系统故障受到影响的交易为依据进行计算。具体数额应依据客户委托单和当日股票行情进行计算。
本案周某如提起违约之诉，要求证券公司赔偿其因系统故障导致股票不能交易造成的损失。根据当日的股票行情记录，仅有9.66元卖出2000股和11.05元卖出200股这两笔委托系由于被上诉人的原因而未能成交，其所造成的经济损失1036元应当由被上诉人承担。
而客观上，一审法院在其实际因系统故障未能成交所致损失1036元的基础上，酌情适当增加赔偿数额至2000元，那么，又有何依据呢?
二、特殊情况下司法可酌情考虑客户的机会利益损失
所谓机会利益，即机会本身而言，对当事人意义重大，尽管机会的存在不一定必然最终使当事人受益，但是当事人对可能带来收益的机会具有合理期待。
基于系统故障导致客户的交易损失，往往不仅仅限于实际发生的证券交易损失，更多体现在客户的机会利益损失。但是，基于客户往往不能举出充分证据予以证明，而无法获得赔偿。事实上，无论是基于违约还是侵权，法官在特定条件下均可酌情考虑客户的机会利益损失。
理由如下：
其一，从证券委托代理合同的特性出发，为客户提供股票交易机会是证券公司作为金融中介机构履行合同义务的基本内容。证券公司作为专门从事各种金融活动的组织，在买卖股票这一直接金融活动中充当中介，必须为交易进行提供物质、人员、技术上的保障，为当事人参与金融活动提供保障，该保障并非保障客户获利，而是交易机会上的保障。而该机会利益对客户而言意义重大。这在于：金融的核心是跨时间、跨空间的价值交换;所有涉及价值或者收入在不同时间、不同空间之间进行配置的交易都是金融交易。机会利益意味着进行跨时间、跨空间价值交换之交易机会，无机会则无利益。因而，交易机会是实现金融交易目的的基本媒介，对交易主体而言利益重大，具有独立价值，应当受法律保护。
其二，从传统民商法理论来看，机会丧失理论亦有一定的适用空间。合同法上，机会丧失理论主要适用于这样的情形：如果合同约定的内容就是为一方当事人提供一个获益的机会，则因一方违约导致该机会丧失当然应该予以赔偿。本案中，由于证券公司的原因发生了系统故障，使周某如丧失了利用原有股票进行交易的机会，从根本上剥夺了股民获利的可能性，如不让证券公司承担任何责任，民法通则规定的公平、诚实信用和合法权益不受侵犯的原则就无从体现，客观上也放纵了证券公司违约行为的发生。所以，法院可依据民法通则的原则，酌情判令证券公司对股民交易机会的丧失给予适当赔偿。
软件故障诊断 篇6
1.1 故障现象:一辆上海帕萨特B51.8T轿车发动机, 出现怠速不稳、加速冒黑烟现象。
1.2 故障诊断:
接上SY380诊断仪, 打开点火开关, 进入发动机电控系统, 利用故障码功能查询故障存储, 发现有多个故障记录:
1.2.1 混合气自适应值超差;
1.2.2 水温传感器断路或对地短路;
清码, 重新读码, 还有“水温传感器断路或对地短路”一个故障码。用数字万用表检测水温传感器的阻值为无穷大。更换水温传感器后, 重新读取故障码, 显示为/SP, 消码后系统正常。查看水温数据与实际温度 (用红外线测试仪) 一致。着车发现故障略有好转, 但怠速不稳、加速冒黑烟症状依然存在。没有故障码记录, 利用读取测量数据块功能进入第7显示组, 查看第2显示区的氧传感器电压信号为0.6-0.8V, 第1显示区的氧调节器值为-10%, 说明混合气过浓, 氧调节已到极限。连接燃油压力表, 进行油压测试:怠速状态下油压为350k Pa, 急加速时油压能在300-400k Pa之间摆动, 关闭点火开关10min后, 燃油压力能保持在250k Pa, 油压值符合标准, 说明燃油泵工作性能良好、燃油压力调节器及管路正常。
检查火花塞, 发现火花塞被脏污, 更换火花塞后试车, 故障略有好转。连接故障诊断仪, 重新读取数据流, 进入第1显示组, 查看第3显示区的节气门开度信号为4度-5度, 正常值应为0度-5度, 虽然没有超出允许范围, 但已接近极限说明节流阀体过脏。考虑到大众系列轿车节流阀体过脏对怠速及加速都有影响的特点, 将其拆洗装车并用诊断仪对其再次测量数据流发现第2组的数据显示:发动机负荷为2.7 ms, 喷油时间为4.7ms, 进气量为5.4g/s。第7显示组的氧调节器为-10%, 氧传感器电压为0.6-0.8V。以上数据表明进气量5.4g/s与正常值2.0-4.0g/s相比偏高, 喷油时间4.7ms与正常值2.0-5.0ms相比也接近极限。造成这两个数据比标准值偏高 (标准值取范围的中间值) 的原因是由于空气流量计给ECU输入了错误的信号造成的。虽然ECU根据氧传感器反馈的信号对喷油脉宽进行了调整, 减少喷油量, 但已调到极限 (-10%) 。由于空气流量计信号偏差太多, 造成混合汽过浓。
1.2.3 故障排除:
将冷却液温度传感器、空气流量计更换, 发动机运转平稳加速有力, 不再冒黑烟, 由此故障排除。
2 维修小结
该案例有两个故障点, 第一个故障点实际并不复杂, 直接通过读取系统故障码很快排除故障, 对于有经验的维修人员, 可能会直接从冷却液温度传感器着手, 找到问题的根源。但接着又说明一个问题, 那就是电控燃油喷射发动机系统的ECU对于某些故障是不进行记忆存储的, 比如该车的空气流量传感器, 既没有断路也没有短路, 只是信号失真, ECU的自诊断功能就不会认为是故障。在这种情况下, 阅读控制单元数据成为解决问题的关键。
所以在进行故障诊断的时候, 需要技术人员进行全面检查和分析。以上在故障检测与诊断的过程中主要用到了故障码诊断法和数据流分析法。为什么出现明明控制系统有故障却不报故障码呢!下面就这类问题做如下介绍和分析:
2.1 汽车自诊断系统的原理
2.1.1 汽车电子控制系统异常情况
电控系统在正常工作时, ECU的输入和输出信号都是在一个规定的范围内运行, 当控制电路的信号出现异常时, ECU中的诊断系统就判定该电路信号出现故障。电路的异常情况分为3种:a.电路的信号超出规定范围, 诊断系统则判定为故障信号;b.ECU在一段时间内接收不到传感器的信号或接收到的信号在一段时间内不变, 诊断系统也会判定为故障信号。c.ECU中的诊断系统偶然发现一次不正常的输入信号时, 不会诊断为故障信号, 只有不正常的输入信号多次出现或持续一定时间, 才会判定为故障信号。
2.1.2 汽车自诊断系统对故障的确认方法
值域判定法:当电控单元接收到的输入信号超出规定的数值范围时, 自诊断系统就确认该输入信号出现故障。
时域判定法:当电控单元检测时发现某一输入信号在一定的时间内没有发生变化或变化没有达到预先规定的次数时, 自诊断系统就确定该信号出现故障。
功能判定法:当电控单元给执行器发出动作指令后, 检测相应传感器的输出参数发生变化, 若传感器输出信号没有按照程序规定的参数变化, 就确认执行器或电路出现故障。
逻辑判定法:电控单元对两个具有相互联系的传感器进行数据比较, 当发现两个传感器信号之间的逻辑关系违反设定条件时, 就断定其一定有故障。
2.2 汽车故障自诊断系统的异常诊断
汽车故障自诊断系统纪录和储存错误的故障码, 对电控汽车维修带来许多不便。在以下三种情况时, 故障码容易出现错误信息。
2.2.1 汽车运行时故障明显, 传感器有故障而自诊断系统没有监测到。
ECU对传感器信号进行检测时, 只能接受其设定范围之内的传感器非正常信号, 从而判别传感器的好坏, 记录或不记录故障码, 一旦解读故障码后, 只要对相应的传感器、导线连接器、导线进行检查, 找到并排除短路、断路的故障即可。但是, 若因某种原因致使传感器灵敏度下降、反应迟钝、输出特性偏移时自诊断系统就不能检测出来。尽管汽车确有故障现象表现出来, 但是汽车自诊断系统却输出了“系统正常”的代码。这种情况下维修人员会对检测设备或者汽车产生怀疑。维修人员应该依据汽车的故障征兆进行分析判断, 继而对传感器单体进行针对性检测 (数据流等) , 以便找到并排除传感器故障。例如, 当空气流量壳体产生裂纹漏气时, 便会导致空气流量传感器计量不准, 使发动机转速失调, 而电控单元ECU的自诊断系统并不能检测到这种故障现象, 没有故障码输出。
2.2.2 发动机故障现象相似, 会引起ECU监测失误
自诊断系统有时会显示错误的故障码, 大众汽车的节气门传感器灵敏度下降、反应迟钝等情况导致发动机的空燃比失调与空气流量计灵敏度下降造成空燃比失调的故障现象类似, 自诊断系统会显示“节气门传感器”或者“空气流量计”的故障码。在汽车进行检测时, 经常会发现故障码显示的是“水温传感器断路或短路”故障, 而发动机不能提速。显然这些故障与水温传感器的关系不大, 在对水温传感器进行测量后并未发现任何故障。但是, 当从汽车上拆下三元催化转换器并打开后发现, 三元催化转换器内部堵塞严重, 因此可以断定发动机故障是由此引起的。因此当自诊断系统出现故障码以后, 不应该将故障码当作排除故障的唯一依据。
2.2.3 汽车电控系统维修不当也可能引发错误的故障码
在对电控汽车实施维修时, 由于维修人员维修不当或者操作失误, 也会导致自动变化系统输出错误的故障码。
对于电控单元诊断仪器的使用仅仅限于读码、清码, 忽略了数据流检测这最重要的检测方法。其实对于车辆故障的诊断, 有时候出现故障并不一定有故障码的出现, 如上所述, 这时我们就可以借助数据流分析的方法进行判断, 此时则需要维修人员灵活运用汽车专业基础和理论知识, 通过对数据流的分析, 会很容易地判断出故障所在部件。
摘要：该文通过故障案例引入的方法, 简要介绍并说明了汽车电控系统自我诊断的原理及特点, 以及汽车自诊断系统对故障的确认的值域判定法、时域判定法、功能判定法、逻辑判定法四种方法;介绍汽车故障自诊断系统异常诊断产生原因, 从中介绍了一些依靠自诊断系统排除故障的有关方法与技巧。
关键词：汽车,自诊断系统,原理,应用,故障排除
参考文献
[1]冯健璋.汽车发动机原理与汽车理论[M].北京:机械工业出版社.
[2]刘越琦.发动机电控技术[M].北京:机械工业出版社.
[3]屠卫星.汽车底盘构造与维修[M].北京:人民交通出版社.
软件故障诊断 篇7
汽车故障诊断是指在不解体或者仅拆下个别小件的条件下, 确定汽车技术状况, 查明故障部位及原因[1]。这就要求技术人员要熟练掌握汽车工作原理及故障诊断的基本流程。目前国内对汽车故障诊断的研究多集中在如何检测和判断故障上[2,3], 而对汽车故障诊断机理和诊断流程的研究较少。这使得在进行故障诊断时往往更倚重于对专业仪器的使用[4,5], 忽略了综合运用汽车故障诊断方法判断故障。在面对一些复杂故障或疑难故障时, 技术人员若只借助专业仪器或者依靠经验很难对故障做出正确的判断。通过综合运用汽车故障诊断方法, 借助经验和知识, 技术人员做适当的假设推理分析可建立一条正确的故障诊断流程, 可迅速准确的判断故障部位及原因。
以奇瑞A3汽车发动机无法启动故障现象为例, 按照汽车故障诊断的基本流程分析该故障产生的根本原因, 并设计该故障的诊断流程图, 为汽车故障诊断思路提供参考。
1 汽车故障诊断机理
汽车故障诊断的基本内容包括从故障症状出发, 通过验证故障症状、分析结构原理、推理假设、故障诊断流程设计、故障确认与排除几个阶段。在故障诊断中, 尤其重要的是通过推理假设设计故障故障树, 进而确定故障诊断流程。因为该阶段是确定故障诊断的方向与方法, 这需要技术人员数量运用经验知识结合结构原理制定合理的诊断方案。
1.1 因果图分析法
因果分析法以故障现象为结果, 以导致该故障的诸多因素为原因用分支分叉的方法绘制而成。通过图形的因果关系可以全面分析导致故障现象发生的各种原因, 并从中找出故障的主导原因。图1为因果分析法原理图。图中有条主干, 其端部箭头指向表示故障现象的症状, 在主干的两侧有分支的枝节, 每个枝节表示导致故障的原因。对于一些复杂的故障, 枝节上还可以有另外的小分支, 表示另外层次的故障原因。
1.2 故障树分析法
故障树分析法是一种图形演绎方法, 它以系统故障作为分析对象, 通过对可能造成故障症状的各种故障原因进行分析, 用图形表示其发生原因之间的逻辑关系, 列出故障症状与故障原因的相互关系图, 改图形好像一颗倒置的树, 被称为故障树。对发生的故障事件从总体到部分、从系统到原件按树枝形状作逐级展开的细化分析, 进一步判明基本故障、确定故障原因、故障影响和发生概率以及分析系统可靠性的方法叫故障分析法。图2为故障树分析法原理。故障树中有一个顶端事件, 若干中间事件和若干底层事件。顶端事件是汽车表现出最初的故障现象, 中间事件是指各层故障原因, 因此中间事件有多层。不能再分解的基本事件为底层事件, 底层事件不是故障的最终原因, 而是最小故障点。
2 奇瑞A3汽车发动机无法启动故障原因分析
故障现象:发动机启动时可以正常旋转, 转速有力, 但是毫无着火迹象。
2.1 故障推理假设
汽车启动机正常旋转, 应急灯无闪烁, 喇叭也无鸣响, 可排除防盗工作。从该车的发动机系统原理出发, 原因可能是喷油器不喷油, 没有高压点火, 或者由于电源故障导致的发动机电脑控制执行器不动作, 亦或是转速传感器信号失常。进一步分析, 喷油器不喷油可能是燃油泵不工作或者是喷油器熔断器断路;没有高压点火可能是点火线圈损坏或者电源熔断器断路;发动机电脑控制执行器不动作可能是电脑主继电器损坏或者控制电脑损坏;曲轴位置传感器信号失常可能是传感器本身损坏或者传感器电路断路。按照上述假设推理, 奇瑞A3汽车在上述故障现象下无法启动的因果图如图3所示。
2.2 故障树设计
根据假设推理的故障原因因果图建立故障树, 是最终设计故障诊断流程表的必要条件。发动机无法启动故障现象为古樟树的顶端事件, 而喷油器不喷油、没有高压火等作为中间事件。电源熔断器断路、传感器故障等作为事件的故障树的底层事件, 是该故障的最小故障点。故障树设计如图4所示。
2.3 故障诊断流程设计
故障诊断的流程设计是按照故障树从顶端事件开始, 依次对各个中间事件进行检测分析, 而同一层次的中间事件, 检测的顺序则根据各个事件故障发生的概率大小确定, 进而确定故障的发生部位, 最终确定故障点。首先对顶端事件为发动机无法启动的故障, 进行启动确认。启动后,
启动机正常运转, 却毫无着火迹象, 按照汽车故障诊断的基本流程, 首先应读取故障码, 看是否有故障码存在, 或根本无法读取故障码, 若无法读取故障码, 则应检查电脑的电源或是否自身损坏;若成功读取故障码, 根据奇瑞A3汽车发动机工作原理和诊断经验, 应读取启动时的发动机转速数据流, 确定发动机是否有转速信号产生;进而检查发动机是否可以喷油和点火, 确定是否正常;最后检查曲轴位置传感器是否正常。故障诊断流程图设计如图5所示。
2.4 故障的测试与排除
按照所设计的发动机无法启动的故障诊断流程图, 对故障车辆进行了测试。连接解码仪至故障车辆, 读取故障码。故障码为P0322, 读取发动机转速, 转速显示为0, 而正常情况下应为实际转速200左右, 从而判断发动机电脑可以正常工作, 可以输出控制指令。根据发动机转速为0的数据, 说明发动机转速信号有故障影响控制输出, 按照上述流程图, 可直接检查曲轴位置传感器, 包括曲轴位置传感器本体检查, 曲轴位置传感器线路检查, 曲轴位置传感器信号检测。使用万用表测量传感器电阻, 为990Ω, 属于正常值;按照维修手册电路图, 测量ES15至电脑15之间的电阻为无穷大, 正常值为小于1Ω, 传感器线路断路, 修复后, 重新启动, 故障现象依旧, 重新读取故障码, 显示为P0322。发动机依然不喷油, 不点火。按照维修手册检查喷油器和点火的控制电路, 电源电压为13v, 属于正常值且按照位置符合维修手册规定。按照流程图设计, 需对曲轴位置传感器信号进行检测。曲轴位置传感器信号如图6所示, 图7为曲轴位置传感器正常波形, 比较发现曲轴位置传感器信号衰弱, 传感器损坏。更换传感器后, 发动机故障排除。
3 结束语
从上述实例可以看出, 一套符合诊断逻辑的诊断方案, 可迅速而准确的判断排除故障。方案综合运用了因果法、故障树法、推理假设等方法, 结合经验与结构原理, 从确认故障开始便假设了故障可能产生的原因, 通过演绎将假设变成符合逻辑判断的诊断流程, 为提高流程设计的科学性, 流程的设计需要结合经验按照故障发生的概率设计测试顺序。可以预见, 该诊断故障的思路将会成为未来汽车故障诊断的主流。
摘要：通过对汽车故障诊断机理的分析, 根据汽车实际故障现象, 综合运用假设推理和故障树分析法, 设计故障诊断流程, 依据设计的故障诊断流程测试排除故障。研究表明:符合汽车故障诊断逻辑的故障诊断流程, 可迅速准确地判断汽车故障产生的原因与故障点, 同时为汽车故障诊断的思路提供了参考。
关键词：故障诊断,因果分析法,故障树,诊断流程
参考文献
[1]朱军.汽车故障诊断方法[M].人民交通出版社, 2008.
[2]李国勇, 杨庆佛.基于模糊神经网络的车用发动机智能故障诊断系统[J].系统仿真学报, 2007, 3.
[3]兰文奎, 江洪.基于波形分析法的CAN-BUS系统故障诊断研究[J].农业装备与车辆工程, 2010, 7.
[4]曹红兵, 陈汉生.尾气分析在汽车故障诊断中的实验研究[J].实验室研究与探索, 2007, 4.
软件故障诊断 篇8
20世纪80年代开始, 辽阳石化公司利用状态监测与故障诊断技术, 处理了许多机组的故障, 尼龙厂新醇酮装置就是利用该项技术, 通过分析频谱图和相关故障特征, 找出故障原因, 并解决了空气压缩机转子振动问题。
1 新鲜空气压缩机组简介
新鲜空气压缩机组 (C2102) 是中石油辽阳石化分公司尼龙厂新醇酮装置配套的离心压缩机组, 是该装置生产的关键设备。新鲜空气压缩机组由离心压缩机低压缸、离心压缩机高压缸、尾气透平膨胀机、电动机、增速器、联轴器组成, 并配有辅机, 包括润滑油站、高位油箱、冷却器、分离器、消音器、阀门等。新鲜空气压缩机由两缸三段、十一级构成, 转子采用4块可倾瓦径向轴承。该机组采用涡流传感器监测压缩机振动。
新鲜空气压缩机组中, 离心压缩机低压缸和离心压缩机高压缸是耗功设备, 电动机和尾气透平膨胀机为原动机, 共同驱动压缩机的低压缸和高压缸。离心压缩机低压缸、高压缸是新鲜空气压缩机, 空气先经过低压缸压缩, 再进入高压缸进一步压缩, 压缩后的空气经冷却后输送到工艺系统。从工艺系统产生的尾气经预热, 进入尾气膨胀机做功, 回收能量, 尾气做功后排出处理。新鲜空气压缩机机组结构如图1所示。新鲜空气压缩机机组主要技术参数如表1。
2 设备的故障识别
2.1 存在的问题
2004年11月, 新鲜空气压缩机组 (C2102) 投入运行, 测得低压缸与增速器之间轴承附近的1V、1H振值如表2。
从表2中可以看出, 该压缩机投入运行后, 1V、1H振值较高, 高出厂家给定的正常值 (机组振动标准如表3) , 到2008年6月27日, 1V达到报警值。长期振值偏高将严重影响转子、轴承、联轴器等部件的寿命, 是一个有待解决的隐患。
注:n为工作转速=14684 r/min。
2.2 引起振动的原因
为了解决这个隐患, 我们分析了可能引起振动的因素[2]:
(1) 机械位置不良 (转子不平衡, 转子不对中, 轴承工作不稳定, 热态变形, 零部件松动或机器地脚松动) ;
(2) 刚性不足 (支承体、基础刚性不足, 转子刚性不足) ;
(3) 摩擦 (转子与定子的干摩擦, 内摩擦) ;
(4) 流体激振 (压力脉动和声学共振, 旋转失速, 喘振, 汽蚀, 滑动轴承油膜振荡, 浮环和迷宫密封中的流体激振) ;
(5) 非线性的谐波共振。
3 利用状态检测识别和处理转子振动故障
3.1 转子振动故障的识别
为了找出压缩机组振动原因, 利用中国石油在线监测系统对机组进行监测, 监测结果如图2、图3、图4, 这3张图给出的信息反映了转子振动原因, 可以结合相应的转子振动特征进行分析。压缩机组工作转速n=14684 r/min, 因此该机组的工频f为:undefinedHz
转子不平衡振动的故障特征有以下几点:
(1) 时域波形近似等幅的正弦波;
(2) 轴心轨迹为一个比较稳定的圆或偏心率较小的椭圆;
(3) 频谱成分以工频为主, 由于非线性关系, 常伴有部分谐波成分;
(4) 一般径向振动大于轴向振动;
(5) 振幅随转速升高而增大, 随负荷和油温变化不明显。
(6) 过临界转速有共振峰。
(7) 当工作转速一定时相位稳定;
(8) 转子部件脱落, 振幅变化明显;
(9) 从轴心轨迹观察其进动特征为同步正进动。
从图2、图3和图4可以发现:
(1) 1H测点振幅最高的频率成分是245 Hz (工频成分) , 振值为29 μm, 振幅其次的频率成分是25 Hz (f/10) , 振值为8.1 μm, 通频振值为40.2 μm, 伴有部分谐波成分;
(2) 1V测点振幅最高的频率成分是245 Hz (工频成分) , 振值40.1 μm, 通频振值为49.5 μm, 伴有部分谐波成分;
(3) 轴心轨迹为偏心率较小的椭圆。
(4) 在压缩机组日常运行中也发现, 机组的振值随负荷和油温变化不明显。
因此, 由以上现象对照转子不平衡特征, 可以判断, 该压缩机组的振动原因是转子不平衡, 解决方法是对转子做动平衡, 改善转子的平衡状态, 降低转子的激振力。由于该机组低压缸转子工作转速为14684 r/min, 高于一阶临界转速5200 r/min, 需要做高速动平衡, 考虑到检修工期和检修费用, 决定进行现场动平衡。
3.2 转子振动故障的处理
2009年3月10日～11日, 利用装置碱洗停车机会, 对C2102压缩机组的低压缸转子进行现场动平衡, 经过4次配重, 逐渐增加配重质量, 调整配重位置, 最后在低压缸与增速器之间联轴器上, 基于基准点逆转向210°处配重2.2 g。
经现场动平衡后, 测得1H、1V频谱图如图5、图6。
从图5、图6中可以看出1H通频值为18.2 μm, 工频值为8.8μm, 1V通频值为20.0 μm, 工频值为12.4 μm, 低于厂家给定的振动标准和API617给定的振动标准, 新鲜空气压缩机组低压缸转子振动问题得以解决。
4 结论
通过机械设备故障诊断技术, 对新醇酮装置新鲜空气压缩机组的转子振动进行了识别, 发现是转子质量不平衡造成该机组低压缸转子振动, 通过现场动平衡技术将低压缸转子振值由50.8 μm/60.5 μm降到18.2 μm/20.0 μm, 解决了长期困扰该机组稳定运行的隐患。可见机械设备故障诊断技术在现代设备管理中可以发挥重要作用。
摘要：尼龙厂新醇酮装置空气压缩机为离心压缩机, 在投入运行后, 发现低压缸转子振值过高, 为了找出转子振值过高的原因, 并有针对性的解决问题, 利用中国石油在线监测系统, 对该空气压缩机进行状态监测, 做出相应的频谱图, 与各种故障特征进行对比。应用设备故障诊断技术对监测所得数据和图表进行分析, 认为转子振值过高的原因是由于转子质量不平衡造成的, 可以利用现场动平衡技术, 即可将振值由50.8μm/60.5μm降到18.2μm/20.0μm, 解决了空气压缩机转子振动问题。
关键词：离心压缩机,转子振动,状态监测,故障诊断
参考文献
[1]沈庆根, 郑水英.设备故障诊断[M].北京:化学工业出版社, 2007.
软件故障诊断 篇9
近年来,以人工神经网络、遗传算法、粗糙集理论等为代表的智能计算方法在故障诊断领域得到了广泛研究和应用[1,2,3,4,5,6]。人工神经网络具有强大的自组织、自学习、联想记忆和分布式并行计算能力,是一种优秀的自适应非线性系统,但其性能严重依赖故障样本的质量和网络的学习算法,实际应用中往往存在输入特征冗余、网络结构复杂、易陷入局部极小、泛化精度低等问题。遗传算法是一种全局搜索方法,利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值可以避免陷入局部极小。粗糙集理论可以发掘出数据中隐藏的关系和规律,删除冗余属性和规则,获取简明扼要的知识表达形式。应用粗糙集理论对故障样本进行处理能够有效减少神经网络的输入特征、简化网络结构。但粗糙集理论只能处理离散的数据,连续数据的离散化水平直接影响粗糙集理论分析的结果。
本文综合模糊聚类、粗糙集理论、神经网络和遗传算法的优势,提出了一种混合智能故障诊断方法,并用于柴油机故障诊断。首先利用改进的模糊聚类算法将连续数据离散化,再利用粗糙集理论约简故障特征和规则,然后根据约简结果构建神经网络,并利用遗传算法优化网络的初始权值和阈值。
1基于模糊聚类的连续特征值离散化
由于粗糙集理论只能处理离散的符号化数据,故需要在应用粗糙集理论对故障诊断数据进行分析处理之前,将其中连续的特征值离散化。离散化的质量将直接影响粗糙集理论分析的结果。目前常见的连续特征值离散化方法有等距离法、等频率法、自组织映射神经网络分类法等。但上述方法需人为指定离散化的类别数目,有失客观性。本文采用一种由模糊c-均值(Fuzzy c-Means, FCM)聚类算法[7]改进的自适应模糊聚类方法对连续的特征值进行离散化。
1.1FCM聚类算法
给定样本集X={x1,x2,…,xn},n为样本数,对于给定的模糊聚类数目c(2≤c≤n-1),样本集XFCM聚类的结果为:
U=[uik]n×c(∀i,k,0<uik<1;∀i,
式(1.1)中uik表示第i个样本xi对第k个聚类中心vk的隶属度。
FCM聚类算法的目标函数一般为如下形式:
式(1.2)中m为模糊化参数,m越大隶属度矩阵越模糊,一般取m=2;‖·‖为向量范数,表示xi与vk之间的距离。该目标函数可看作每个数据点到聚类中心的加权距离平方和。
FCM聚类算法的基本思想是通过迭代更新隶属度矩阵U和聚类中心V,使得目标函数J(U,V)最小。
1.2自适应模糊聚类
FCM算法须预先指定聚类数目c,但在没有先验知识的情况下指定聚类数目有一定的盲目性,聚类结果不能客观反映数据的结构。为此,引入一种自适应目标函数作为评价聚类数目的标准,以确定最佳聚类数目。
评价聚类“好坏”的标准是使类间的距离尽可能大而类内数据点间的距离尽可能小。基于以上思想,引入Xie-Beni[8]聚类有效性函数:
函数J(U,V,c)的分子可表示每个数据点到聚类中心的距离,分母可表示聚类中心之间的距离。因此J(U,V,c)的值越小,聚类越合理,对应J(U,V,c)最小的c*为最佳聚类数目。
FCM聚类时有对所有样本同等对待的趋势,但实际上有效样本与噪声或野值对聚类的贡献是不同的,为克服该问题,采用一种点分布密度函数[9]计算样本权重,如果某样本点处的样本分布密度越大,则该样本对聚类的影响就越大。
样本点xi的分布密度函数定义如下:
式(1.4)中,r为点分布密度的范围限定值,大小对应‖xi-xj‖分布最密集处的值。
对zi进行归一化,可得样本xi的权重wi。
将聚类有效性函数、样本权重与FCM算法相结合,得到本文提出的自适应模糊聚类算法。该算法的目标函数为:
通过构造拉格朗日函数,求得V和U的迭代更新公式为:
自适应模糊聚类算法具体计算过程如下:
(1)根据式(1.4)和(1.5)计算样本权重;
(2)聚类参数初始化:设定模糊化参数m=2、初始聚类数目c=2和迭代终止阈值ε>0;
(3)根据c随机初始化隶属度矩阵U;
(4)按式(1.7)更新V和U,按式(1.6)计算J(U,V,c,w);
(5)判断是否满足迭代终止条件,否则转向(4),是则继续;
(6)如果c<cmax,则c=c+1,并转向(3),否则继续;
(7)比较2≤c≤cmax时的目标函数J(U,V,c,w),最小J(U,V,c,w)对应的c即最佳聚类数目,对应的U和V即最终聚类结果。
其中,cmax理论上可取n-1,但实际中合适的cmax远小于n,本文选择
2基于粗糙集理论的特征约简
粗糙集理论是一种用于处理不完整不精确知识的数学方法,该理论最大的特点是不需要关于所处理数据的任何先验信息,直接对不完整不精确数据进行分析处理,发掘数据之间的关系,进行特征和规则约简,得到简明扼要的知识表达形式。
一个知识系统可表达为S=(U,A,V,f),其中U={x1,x2,…,xn}表示对象的非空有限集合,称为论域;A=C∪D为属性集合,子集C和D分别称为条件属性集和决策属性集且C∩D=ϕ;V=∪a∈AVa是属性值的集合,Va表示属性a的取值;f:U×A→V为一信息函数,指定了U中每一个对象x的属性值,即∀x∈U,a∈A,有f(x,a)∈Va。这种描述使得知识系统可以用二维表格来表示,这种表格称为决策表。每一属性子集P⊆A决定了一个二元不可分辨关系IND(P)={(x,y)∈U×U|∀a∈P,f(x,a)=f(y,a)},关系IND(P)构成了U的一个划分,表示为U/IND(P),简记为U/P。
给定一决策表S=(U,A,V,f),设条件属性集C导出的划分为U/C={X1,X2,…,Xm},决策属性集D导出的划分为U/D={Y1,Y2,…,Yn},定义决策属性集D相对于条件属性集C的条件信息熵[11]为:
式(1.8)中:
在信息论中,H(D|C)表示在已知C的条件下,D的残留不确定度,它表明了由C提供的关于D的信息量的大小。由C提供的关于D的信息量越大,则H(D|C)的值越小。
在决策表S=(U,A,V,f)中,∀b∈B⊆C,若H(D|B)=H(D|B-{b}),则称b为B中相对于D是不必要的;否则称b为B中相对于D是必要的。∀B⊆C,若其每一元素相对于D都是必要的,则称B相对于D是独立的。∀B⊆C,若H(D|B)=H(D|C)且B相对于D是独立的,则称B是C相对于D的一个基于信息熵的约简。
为讨论决策表的约简问题,引入属性重要性的概念。给定一个决策表S=(U,A,V,f),∀B⊆C,∀α∈C-B,定义属性α的重要性为:
SGF(α,B,D)=H(D|B)-H(D|B∪{α}) (1.9)
SGF(α,B,D)的值越大,说明在已知B的条件下,α对于D越重要。
约简的目的是在保持决策表“决策能力”不变的条件下,去掉不必要的属性和属性值。经典粗糙集理论关于约简的代数描述和基于信息熵的描述衡量“决策能力”不变的标准是不同的,前者的标准是确定性规则的可信度(确定性规则的数目)不变,而后者的标准是确定性规则的可信度以及不确定性规则的可信度(不相容样本的概率分布)不变。对于一致决策表而言,两种描述是等价的。对于不一致决策表,基于信息熵的约简则考虑了所有规则的可信度。
基于以上理论进行决策表约简,具体步骤如下:
计算决策表的条件熵H(D|C):
(1)计算C相对于D的核属性集C0:记C0=ϕ,∀ck∈C,若H(D|C)≠H(D|C-{ck}),则令C0=C0∪{ck},直至遍历C中的每一属性;
(2)令B=C0,A=C-C0;
(3)计算H(D|B),若H(D|B)=H(D|C),则转(6),否则继续;
(4)∀αi∈A,计算SGF(αi,B,D),并将αi按SGF(αi,B,D)递减的顺序排列为{α1,α2,…,αn};
(5)令B=B∪{α1},A=A-{α1},转(4);
(6)约简结束,B即为决策表的一个约简。
3神经网络的建立及训练
根据约简结果进行故障诊断时,若最简决策表中的条件和规则较少,可以通过人工查询匹配故障特征的方式进行诊断,否则可以根据最简决策表设计神经网络来进行故障诊断。
本文根据约简结果设计了BP神经网络,将约简后的条件属性作为网络的输入,决策属性作为网络输出,选择合适的传递函数和网络拓扑结构后进行训练。
由于BP算法本质上是梯度下降法,更新权值和阈值时容易陷入局部极小,而遗传算法是一种全局搜索方法,使用遗传算法初始化网络权值和阈值,再利用BP算法进行局部搜索,可以兼顾收敛精度与速度,提高网络的性能。
遗传算法中,采用浮点数对网络权值和阈值进行编码。种群规模为50,进化代数为100代,随机初始化种群。采用比例选择、算术交叉、均匀变异算子,并配合最优保存策略进行遗传进化,交叉概率为0.7,变异概率为0.05。适应度函数为:
式(1.10)中
4柴油机气门故障诊断实验及结果分析
配气机构是柴油机的关键零部件之一,也是柴油机中最容易发生故障的零部件之一。表1为4135柴油机气门间隙的故障诊断数据[2]。在第2缸气缸盖上模拟了进气门间隙过小、进气门间隙过大、排气门间隙过大3类故障,并分别在第1缸气缸盖、第2缸气缸盖及第2缸对应活塞行程中点处的气缸体上测取了机体的振动信号。表1中C表示故障特征,依次为3个测点振动信号的频域波形复杂度、时域波形复杂度、非周期复杂度、频谱中心频率、时间序列方差和时间序列峭度。以上6个指标表征了振动信号在时域和频域的状态信息。D为故障类型,1、2、3、4依次表示正常状态、进气门间隙过小、进气门间隙过大、排气门间隙过大。在37个样本中随机选取28个用于属性约简和网络训练,剩余9个用作测试样本。
根据本文提出的自适应聚类方法对训练样本进行离散化,分别对每个特征变量进行模糊聚类,按聚类中心数值由小到大的顺序将每个特征变量的聚类类别依次标识为1、2、…、c(i)(c(i)为最佳聚类数目),并按最大隶属度准则确定各特征变量值对应的类别,结果如表2。
根据本文提出的约简方法对决策表进行约简,约简后的条件属性为{c16,c33,c35},即神经网络的输入特征减少为3个。设计3层BP神经网络,隐层传递函数为tansig,输出层传递函数为purelin,研究发现当隐层神经元节点数为5时,网络的精度最高。采用遗传算法与BP算法结合的方法训练网络,网络对9个测试样本的诊断结果如表3。
为了验证基于粗糙集理论的特征约简对BP神经网络诊断精度的影响,根据原始故障诊断数据设计了3层BP神经网络,网络的传递函数与粗糙集-BP神经网络相同,隐层神经元节点数为9。网络对测试样本的诊断结果也示于表3。
由故障诊断结果可见,粗糙集-BP神经网络对测试样本的诊断正确率达到了100%,而普通BP神经网络对第1个样本出现了误诊断,而且其对每个样本的故障诊断精度也低于前者。
对柴油机气门故障的诊断结果表明该方法是一种行之有效的故障诊断方法。与普通BP神经网络相比,该方法简化了网络结构,减少了计算量,同时达到了更高的诊断精度和正确率。
5结论
本文综合利用模糊聚类、粗糙集理论、神经网络和遗传算法的优点,提出了一种混合智能故障诊断方法。利用改进的自适应模糊聚类算法将样本离散化,应用信息熵理论约简故障特征,根据约简结果构建神经网络,并采用遗传算法和BP算法相结合进行网络训练。应用该方法进行柴油机气门故障诊断,对测试样本的诊断结果验证了该方法的有效性和准确性。
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软件故障诊断 篇10
在现代实际的工业生产过程中，由于受信息传输技术和测量技术的影响，时滞现象普遍存在。时滞通常会导致系统不稳定、性能恶化，甚至可能造成整个系统的瘫痪。因此，对于时滞系统的研究已引起人们的广泛关注。同时，随着科学技术的快速发展，工程设备变得越来越复杂，这样使得故障诊断问题的研究显得尤为重要。所以，研究时滞系统的故障诊断问题，提高系统的可靠性及稳定性，具有十分重要的理论和现实意义。近些年来，有关时滞系统的故障诊断问题的研究已成为控制领域的研究热点，并取得了一定的成果[1,2,3,4,5,6,7,8]，但相对于无时滞系统[9,10]来说还是较少。文献[3]针对状态时滞系统，设计了一种故障检测的未知输入观测器，依据Razumikhin定理，给出了该观测器的存在条件及稳定性和收敛性的证明;文献[7]针对状态时滞线性系统提出了一种基于观测器的故障诊断器以及自修复容错控制律的设计方法;文献[8]研究了同时含有状态时滞和测量时滞的线性时滞系统的故障诊断器的设计问题。以上文献大都利用残差诊断时滞系统的故障，残差的存在会导致由于阈值选择不当而产生的漏报和误报的情况。为了避免此类不利情况的发生，本文综合考虑了系统发生执行器故障和或传感器故障的情况，针对含有状态时滞的线性系统，研究了其基于观测器而不利用残差体现故障的故障诊断方法及其基于观测器的故障诊断方法的故障可诊断性问题，从而避免了故障误报和漏报情况的发生，同时具有响应速度快的优点。
2. 系统描述和无时滞转换
2.1 系统描述
考虑如下带有故障的线性时滞控制系统：
其中，x (t)∈Rn, u (t)∈Rp, y (t)∈Rq分别为系统的状态向量，控制输入向量和输出向量;f (t)∈Rm为故障信号向量且可以是不可测量的。A0, A1, B, C, D1和D2是具有适当维数的常量矩阵。d>0为状态滞后时间常数。
假定故障f (t)的动态特性是已知的且可由下列外系统来描述：
其中，
φ∈Rr (m≤r)为外系统(2)的状态向量，故障的初始时刻t0和初始状态φ0是未知的。G∈Rr×r和F∈Rm×r为常量矩阵。φa∈Rr1和fa∈Rm1分别代表执行器故障状态向量和执行器故障向量，执行器故障的初始时刻为ta;φs∈Rr2和fs∈Rm2分别代表传感器故障状态向量和传感器故障向量，传感器故障的初始时刻为ts。当t
注1：外系统(2)是阶跃故障、周期故障、衰减故障、发散故障等常见的连续变化故障的通用表达式。
2.2 无时滞转换
时滞项的存在使系统的故障诊断和容错控制律的设计变得较为困难，为此，我们引入线性变换把时滞系统转化成无时滞系统。考虑依赖于矩阵A的线性变换:
A∈Rn×n是一个待定义矩阵，对(3)式微分并结合(1)可得
令
则(4)式变为
故可将时滞系统(1)转化为如下无时滞等价系统：
其中z (t) ∈Rn为转化后无时滞系统的状态变量。
系统(1)和系统(7)的变量关系为：
3. 故障的可诊断性
为了能利用成熟的观测器理论进行故障诊断，我们把原系统和故障构成一个不显含故障的增广系统。令
结合(2)和(7)，则有
其中
如果能观测出故障的状态，也就诊断出了故障，故对故障的诊断就转化为对系统中故障状态进行观测。
至此，我们已将含状态时滞系统的故障诊断问题转变为无时滞系统(9)的可观测性问题，只要观测出系统(9)的状态即可诊断出系统中的故障。
记S(*)为*的特征值集合，λ∈S (A2)为A2的任意的特征值;λA∈S (A)为A的任意的特征值;λG∈S (G)为G的任意的特征值。
定理1： (C2, A2)完全能观测，即故障可诊断的充分条件是：((C(λI-A)-1D1F+D2F), G)、(DF, G)和(C, A)都是完全能观测的。其中，λ∈(S (G)-S (A)∩S (G))为S (G)-S (A)∩S (G)的任意特征值。
证明:由于
故有
λ=λA∈S (A)或者λ=λG∈S (G),
令
并令
将(10)和(11)代入(12)式，得
下面我们根据特征值的不同, 分三种情况讨论。
(Ⅰ) λ=λA∈ (S (A) -S (A) ∩S (G) ) , 即λ=λA≠λG时,
因为λ=λA≠λG, 所以 (14) 式成立时必有
将(16)代入(13)和(15)式得
若(C, A)是能观的，由能观性的PBH特征向量判据知(17)成立时必有
即(12)式成立时必有
由能观性的PBH特征向量判据知，(C2, A2)是能观的。即当λ=λA≠λG时，若(C, A)是完全能观测的，则(C2, A2)是完全能观测的。
(Ⅱ) λ=λG∈ (S (G) -S (A) ∩S (G) ) , 即λ=λG≠λA时,
因为λ=λG≠λA, 故有rank[λI-A]=n, 则由 (13) 式得
将(18)代入(15)式得
若((C(λI-A)-1D1F+D2F), G)是能观的，由能观性的PBH特征向量判据知(20)成立时必有
将(21)式代入(13)和(15)式得
因为rank[λI-A]=n，则(22)成立时必有
即(12)式成立时必有
由能观性的PBH特征向量判据知(C2, A2)是能观的。即当λ=λG≠λA时，若((C(λI-A)-1D1F+D2F), G)是完全能观测的，则(C2, A2)是完全能观测的。
(Ⅲ)λ∈(S (A)∩S (G))，即λ=λA=λG时，
若(C, A)是能观的，又有λ=λA，由能观性的PBH特征向量判据知必有v1=0使
同时成立。
将v1=0代入(13)和(15)式，并结合(14)式得
令
则(23)式变为
由于λ=λG，若(DF, G)是能观的，由能观性的PBH特征向量判据知(24)成立时必有
即(12)式成立时必有
由能观性的PBH特征向量判据知(C2, A2)是能观测的。即当λ=λA=λG时，若(C, A)和(DF, G)都是完全能观测的，则(C2, A2)是完全能观测的。
证毕。
注2：当A和G没有相同的特征值时，(C2, A2)完全能观的充分条件就简化为：(C, A)和((C(λI-A)-1D1F+D2F), G)，λ∈S (G)都是完全能观测的。
4. 故障诊断
构造一个非奇异矩阵
并令
其中, ;H11, H12, H21和H22都是适当维数的矩阵，则关于由(1)和(2)描述的线性时滞系统的故障诊断器的设计，我们给出如下定理：
定理2：考虑由(1)和(2)描述的线性时滞系统，在满足定理2的条件下，其故障诊断器可由下式描述：
其中：，0和I为适当维数的零阵和单位阵。为诊断出的故障状态，为诊断出的执行器故障，为诊断出的传感器故障，L为观测器的反馈增益矩阵。
证明：令
由(8)式求出η(t)代入(26)式，得
令
则
结合(9)式、(26)式和(27)式，则有
即
由于(C2, A2)是完全可观测的，则可证明(C2A2H1, T1A2H1)是完全可观测的。故可构造Luenberger观测器如下：
其中：是状态ω的估计值.
为了消除微分项y (t)，引入变量代换
则有
注3：上述诊断器的优点是响应速度快，如果响应速度要求不是太高，则可以构造下列简单的基于全维观测器的故障诊断器，因此关于故障的可诊断性的讨论具有普遍性。
5. 仿真例子
考虑由(1)式描述的系统，其中
考虑(2)由描述的故障，其中
其中传感器故障发生在ts=20s，执行器故障发生在ta=30s，所以t0=20s。
取故障诊断器的极点为-3、-3±j1、-1±j1。依照Ackermann公式，可得到故障诊断器的反馈增益矩阵L如下
采用式(33)所设计的故障诊断器，用MATLAB进行仿真。图1为系统的实际输出，图2为故障诊断器输出的执行器故障的诊断值和真实值的对比曲线图，图3为故障诊断器输出的传感器故障的诊断值和真实值的对比曲线图。
由图1可看出，在t=20s和t=30s时，系统中分别有故障发生。由图2和图3可看出，该故障诊断器诊断出的执行器故障值和传感器故障值均渐近趋近于它们各自的真实值，说明本文所提出的故障诊断方法及故障可诊断性判据是有效的和可靠的。
6. 结语
本文针对含状态时滞的线性系统，研究了其故障诊断方法，给出并证明了基于观测器的故障可诊断性的充分条件，进而设计了无需残差体现故障即可实时诊断故障的故障诊断器。仿真结果证实了本文提出的故障诊断方法及故障可诊断性判据的可行性和有效性。
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