图形化外场通用故障诊断模型开发平台设计与实现
《2024年机载系统通用故障诊断软件平台设计》范文
《机载系统通用故障诊断软件平台设计》篇一一、引言随着航空工业的飞速发展，机载系统的复杂性逐渐提高，其对高效、精确的故障诊断系统的需求也日益增强。
为了满足这一需求，本文将探讨一种机载系统通用故障诊断软件平台的设计方案。
该平台旨在通过集成先进的诊断算法和工具，实现对机载系统故障的快速、准确诊断，从而提升航空器的安全性和可靠性。
二、系统设计目标1. 提高诊断效率：通过优化算法和自动诊断工具，提高故障诊断的效率和准确性。
2. 通用性：设计通用的诊断平台，适应不同类型的机载系统。
3. 可扩展性：在平台设计过程中考虑未来技术的更新和扩展。
4. 用户友好性：提供直观的用户界面，降低操作难度。
三、平台架构设计本平台采用模块化设计，主要包括数据采集模块、故障诊断模块、信息反馈模块和用户界面模块。
1. 数据采集模块：负责从机载系统中收集各种数据，包括传感器数据、系统状态数据等。
2. 故障诊断模块：利用先进的诊断算法和知识库，对采集的数据进行分析和诊断。
3. 信息反馈模块：将诊断结果反馈给用户，并提供相应的解决方案或建议。
4. 用户界面模块：提供友好的用户界面，方便用户操作和查看诊断结果。
四、关键技术及算法设计1. 数据处理技术：采用数据清洗、特征提取等技术，对采集的数据进行预处理，以提高诊断的准确性。
2. 故障诊断算法：根据机载系统的特点，设计适合的故障诊断算法，如基于深度学习的故障诊断算法等。
3. 知识库建设：建立包含各种机载系统故障案例的知识库，为诊断提供依据。
4. 用户界面设计：采用直观的用户界面设计，方便用户操作和查看诊断结果。
五、软件平台实现与测试1. 实现过程：根据设计目标和技术要求，开发各模块的功能，并进行集成测试。
2. 测试与验证：通过模拟真实场景的测试，验证平台的准确性和可靠性。
同时，收集用户反馈，对平台进行持续改进。
六、应用与推广本平台可广泛应用于各类机载系统的故障诊断，如航空发动机、航电系统、飞行控制系统等。
《2024年机载系统通用故障诊断软件平台设计》范文
《机载系统通用故障诊断软件平台设计》篇一一、引言随着航空技术的飞速发展，机载系统的复杂性和可靠性要求日益提高。
为了确保航空器的安全运行和及时维护，设计一款通用故障诊断软件平台显得尤为重要。
本文将详细介绍机载系统通用故障诊断软件平台的设计，包括其设计背景、目的和意义，以及设计过程中所涉及的关键技术和方法。
二、设计背景与目的随着航空器机载系统的日益复杂化，传统的故障诊断方法已经无法满足现代航空业的需求。
为了确保航空器的安全性和可靠性，急需一款能够快速定位、分析和修复故障的通用故障诊断软件平台。
该平台旨在提高航空器的维护效率，降低维修成本，同时确保航空器的安全运行。
三、设计原则与要求在设计机载系统通用故障诊断软件平台时，需遵循以下原则和要求：1. 通用性：平台应适用于多种机载系统，具备较好的兼容性和扩展性。
2. 实时性：平台应具备实时监测和故障预警功能，以便及时处理潜在问题。
3. 准确性：平台应具备高精度的故障诊断能力，确保故障定位的准确性。
4. 用户友好性：平台应具备友好的用户界面，方便操作和维护。
5. 安全性：平台应具备数据安全和隐私保护功能，确保航空器的安全运行。
四、平台架构设计机载系统通用故障诊断软件平台架构主要包括以下几个部分：1. 数据采集层：负责从机载系统中采集各种数据，包括传感器数据、飞行数据等。
2. 数据处理层：对采集的数据进行处理和分析，提取有用的信息。
3. 故障诊断层：根据处理后的数据，结合专家知识和机器学习算法，进行故障诊断。
4. 用户交互层：提供友好的用户界面，方便用户进行操作和维护。
5. 数据存储与备份层：负责存储诊断结果和历史数据，并定期进行备份和恢复。
五、关键技术与实现方法1. 数据采集技术：采用高速数据采集技术，确保从机载系统中实时、准确地采集各种数据。
2. 数据处理与分析技术：运用数据挖掘和机器学习算法，对采集的数据进行处理和分析，提取有用的信息。
3. 故障诊断技术：结合专家知识和机器学习算法，进行故障诊断，并实现高精度的故障定位。
《2024年机载系统通用故障诊断软件平台设计》范文
《机载系统通用故障诊断软件平台设计》篇一一、引言随着航空技术的飞速发展，机载系统的复杂性和可靠性要求日益提高。
为了确保航空器的安全运行和及时维护，设计一款通用故障诊断软件平台显得尤为重要。
本文将详细介绍机载系统通用故障诊断软件平台的设计思路、技术实现及优势，为相关研究和应用提供参考。
二、设计目标机载系统通用故障诊断软件平台的设计目标如下：1. 具备通用性：能够适应不同类型、不同厂商的机载系统，实现跨平台、跨领域的故障诊断。
2. 高效性：快速定位故障源，减少诊断时间，提高维护效率。
3. 准确性：准确判断故障类型和程度，为维修人员提供可靠依据。
4. 易用性：界面友好，操作简便，方便维修人员使用。
三、平台架构设计机载系统通用故障诊断软件平台架构设计包括硬件层、操作系统层、软件功能层和用户界面层。
1. 硬件层：负责与机载系统硬件设备进行通信，获取故障信息。
2. 操作系统层：提供稳定的运行环境，支持软件平台的正常运行。
3. 软件功能层：包括数据采集、故障诊断、结果输出等模块，实现故障诊断的核心功能。
4. 用户界面层：提供友好的操作界面，方便维修人员使用。
四、技术实现1. 数据采集：通过与机载系统硬件设备进行通信，实时采集故障信息，包括传感器数据、设备状态等。
2. 故障诊断：采用先进的算法和模型，对采集的故障信息进行分析和处理，快速定位故障源，判断故障类型和程度。
3. 结果输出：将诊断结果以图形、文字等形式展示给维修人员，提供可靠的维修依据。
五、功能模块设计1. 数据管理模块：负责故障信息的存储、查询和管理，支持历史数据和实时数据的存储。
2. 故障诊断模块：采用多种诊断方法，包括基于规则的诊断、基于模型的诊断、基于数据的诊断等，实现快速定位故障源。
3. 结果输出模块：将诊断结果以图形、文字等形式展示给维修人员，支持多种输出方式，如显示屏、打印机等。
4. 系统设置模块：包括用户管理、权限设置、系统参数配置等，保障系统的安全性和稳定性。
汽车故障诊断系统的设计与实现
汽车故障诊断系统的设计与实现随着汽车产业的快速发展和普及，汽车的故障诊断系统变得越来越重要。
一个高效而可靠的汽车故障诊断系统可以帮助汽车技术人员快速准确地检测和解决车辆故障，提高汽车维修效率和质量。
本文将介绍汽车故障诊断系统的设计与实现。
首先，汽车故障诊断系统需要具备以下几个主要功能：1.故障检测和诊断：系统需要通过传感器和网络连接等方式实时监测车辆各系统的状态和参数，如发动机温度、油耗、排放等信息，以便及时发现和诊断可能出现的故障。
2.故障代码读取和分析：系统需要能够读取车辆的故障代码，并对其进行分析和解读，以确定故障类型和位置，并给出解决方案。
3.用户界面和交互：系统需要提供一个友好的用户界面，让用户能够方便地操作和使用系统。
用户界面可以是一个图形界面，显示当前车辆的状态和故障信息，同时提供一些简单的操作选项，如清除故障代码、查看维修记录等。
4.数据管理和处理：系统需要能够管理和处理大量的车辆数据，包括故障信息、维修记录、参数设置等。
这些数据可以用于故障分析和维修记录的生成，为后续的故障诊断提供支持。
在设计和实现汽车故障诊断系统时，需要考虑以下几个关键点：1.系统架构：汽车故障诊断系统可以采用分布式或集中式的架构。
分布式架构可以将车辆的数据和处理逻辑分布在不同的节点上，提高系统的扩展性和稳定性。
集中式架构则将所有的数据和处理逻辑集中在一个服务器上，简单易用。
2.数据采集和传输：系统需要通过传感器等设备采集车辆的各种参数和状态信息，并通过网络传输到中央服务器进行处理。
数据采集和传输的过程需要保证数据的准确性和实时性，同时考虑数据安全和隐私保护。
3.故障诊断算法：系统的核心是故障诊断算法，它需要根据车辆的状态和参数信息，判断是否存在故障，并通过故障代码和其他信息，确定故障的类型和位置。
故障诊断算法可以采用基于规则的方法或基于机器学习的方法。
4.用户界面和交互：用户界面需要简单直观，方便用户进行操作和查看故障信息。
基于流程的故障诊断系统开发平台的设计
基于流程的故障诊断系统开发平台的设计
祝捷;龙兵;刘震
【期刊名称】《自动化与仪器仪表》
【年(卷),期】2010(0)6
【摘要】故障诊断系统开发平台是为了方便于板级故障诊断和故障维修人员能够准确,方便,快捷的对各种电路板模块的故障定位而设计开发的一种图形化软件。
它主要用于各种数字、模拟、数模混合电路板的故障定位、故障信息记录等。
它提供完全图形化开发环境,多种诊断算法和工具,使用的是一种模块化,流程化的结构,可以二次开发,可以降低开发难度、缩短开发时间获得优良的故障诊断程序。
【总页数】4页(P103-106)
【关键词】故障诊断;图形化;模块;流程
【作者】祝捷;龙兵;刘震
【作者单位】电子科技大学自动化工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP277
【相关文献】
1.基于MSPCA的FPSO典型生产流程故障诊断系统的研究 [J], 高强;韩淼;扈书亮;董超;
2.基于MSPCA的FPSO典型生产流程故障诊断系统的设计与实现 [J], 高强;韩淼;扈书亮;董超
3.基于故障树的某型功放故障诊断系统的设计与实现 [J], 刘师范;
4.基于PCA的伊斯曼流程故障诊断系统开发 [J], 田文德;王春利;李传坤;殷欣欣
5.基于故障树的机车故障诊断系统设计 [J], 梁杰; 饶天贵
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DCS平台故障诊断显示设计
DCS平台故障诊断显示设计DCS（Distributed Control System）平台故障诊断显示设计是工业控制系统中非常重要的一部分，它能够帮助操作人员快速准确地发现和解决故障，保障生产线的稳定运行。
本文将从设计原则、界面布局、功能特点、用户体验等方面进行详细阐述，希望能够对DCS平台的故障诊断显示设计提供一定的参考和借鉴。
一、设计原则1. 信息清晰准确：故障诊断显示设计的首要原则是信息清晰准确，用户在第一时间能够了解到设备或系统的错误信息，以便快速采取相应的措施。
2. 用户友好易懂：界面设计应该简洁明了，符合用户的使用习惯，让操作人员能够快速上手，不需要进行繁琐的培训。
3. 故障判别可靠：故障诊断显示设计应该能够准确地判断设备或系统的故障类型，提供相应的解决方案。
4. 响应速度快：系统在发生故障时，故障诊断显示应该能够迅速响应，及时提醒用户。
二、界面布局1. 故障列表：界面上展示故障列表，按照时间顺序显示故障发生的时间、设备名称、故障类型等信息，方便用户了解故障的情况。
2. 故障详情：点击故障列表中的具体故障，可以查看该故障的详细信息，包括故障原因、解决办法等，帮助用户进行故障的快速排除。
3. 实时监控：在故障诊断界面上还应该提供实时监控的功能，让用户可以实时查看设备的运行状态，发现潜在故障并及时处理。
三、功能特点1. 告警功能：当设备或系统发生故障时，故障诊断显示应该能够及时发出告警提示，提醒操作人员去关注并处理。
2. 自动诊断：在发生故障时，系统应该具备自动诊断功能，能够根据故障信息自动给出故障诊断结果，减少操作人员排查故障的时间成本。
3. 设备状态显示：除了故障信息，界面上还应该显示设备的运行状态，包括工作状态、温度、压力等关键参数，帮助用户全面了解设备的运行情况。
四、用户体验1. 多语言支持：对于国际化的企业而言，多语言支持是一个重要的用户体验特点，保证不同语言环境下的操作人员都能够顺利使用。
一种故障诊断系统的通用平台设计
一种故障诊断系统的通用平台设计【摘要】采用规则推理、数据库技术、模糊识别理论相结合的方法，对远程终端的各种参数进行故障诊断，实现模糊专家故障诊断系统的通用平台设计。
整个故障诊断系统采用模块化结构设计，主要由系统管理模块、知识库管理模块、信息获取模块、诊断推理模块和诊断解释模块构成，在实际使用中取得良好效果。
【关键词】数据库；模糊识别；故障诊断1.引言随着科学技术的飞速发展，对水上交通安全助航设施的可靠性和安全性的要求越来越高。
水上交通安全助航设施的功能也越来越完善，自动化、数字化程度也越来越高，为保证水上交通安全助航设施系统安全、稳定、经济运行，其故障诊断和寿命预测也越来越重要。
因此，需要对水上安保系统的状态进行监控，确保每一个状态都属于其正常范围之内。
结合项目的特点及实际的项目开发经验，采用规则推理、数据库技术、模糊识别理论相结合的方法，对远程终端的各种参数进行故障诊断，实现整个水上安保系统的状态监控。
2.系统的整体设计专家系统故障诊断法是指计算机在诊断过程中不断从综合数据库中搜索被诊断对象的信息，并综合运用知识库中的经验规则进行推理判断，从而快速地找到系统可能出现的故障[1]-[2]。
专家系统故障诊断法不依赖于系统的数学模型，而是根据人们长期的实践经验和大量的故障信息知识，设计出一套智能计算机程序，以此来解决复杂系统的故障诊断问题。
因此，结合实际情况，本文采用产生式的知识表示方法、模糊的推理机制，实现了模糊专家故障诊断系统的通用平台设计。
整个故障诊断系统采用模块化结构设计，其构成如图1所示，主要包括五个模块部分：系统管理模块、知识库管理模块、信息获取模块、诊断推理模块、诊断解释模块。
（1）系统管理模块系统管理包括用户管理和专家管理。
规则库是专家系统的核心数据库，只有专家能够更改该数据库中的内容[3]。
系统将用户分为专家用户和普通用户两种，专家可进行规则库的查找、修改、增添、删除、更新等操作，普通用户只能对规则库进行查询。
通用测试与故障诊断软件平台技术
通用测试与故障诊断软件平台技术刘宇丰自动测试设备软硬件平台的通用性是目前测试领域研究的热点之一，而软件是构建自动测试系统的核心技术。
虚拟仪器测试环境VITE（Virtual Instrument Test Environment）是支持广域测试环境（A Broad-Based Environment for Test ABBET）标准的开放式通用测试与诊断软件平台。
下面将介绍该软件平台实现的一些关键技术和工程应用。
1、体系结构构建技术虚拟仪器测试环境VITE采用开放式的对象模型驱动结构（Model Driven Architecture），全面支持产品测试领域的各种软件接口标准，以实现软件组件的可移植性、可重用性、互换性、互操作性，标准体系如图1所示。
在整个标准体系中，根据产品测试的特征，划分为两个层次的框架，即信息框架和系统框架。
系统框架负责向信息框架提供信息来源，是信息的提供者。
而信息框架根据产品测试要求，向系统框架发出信息采集命令，并接收和处理信息。
图1 开放式ATS的标准框架虚拟仪器测试环境VITE以软总线技术为基础实现了测试信息框架。
软总线负责维护测试信息框架中的信息流向和数据传输方式。
测试信息框架中的功能组件通过软总线结合到一起，如图2所示。
图2 虚拟仪器测试开发环境软总线的构成软总线是联结应用程序、各种对象、服务、对象工具集的核心，能够把各个组件对象元素有序地分割开来，用以实现分布式的软件集成和应用上的即插即用。
它包括两个层次的关系：1）．对象方法、服务的“定义” 与它们的“实现”之间的关系。
2）．请求“客户”与响应“服务器”之间的关系。
这两种关系能够保证组件通过总线进行通信，解决组件之间的互操作问题。
每个组件通过组件通信单元（也称适配器）与总线连接，适配器组件解决互不相识的组件之间的互操作和数据交换问题。
从适配器送往总线的数据组件对象能被任意其它适配器自动识别，而且数据组件对象安装期间可由安装人员进行适当的调整从而改变服务组件的功能和结构，以适应新的要求。
DCS平台故障诊断显示设计
DCS平台故障诊断显示设计DCS平台（分布式控制系统）是一个用于监控和控制工业过程的软件平台。
故障诊断是该平台的一个重要功能，它能够及时发现和解决系统中的故障问题，并提供相应的解决方案。
故障诊断显示设计是为了提供一个直观、易于理解和操作的界面，帮助操作人员快速准确地诊断故障。
本文将对DCS平台故障诊断显示设计进行详细介绍。
一、故障信息的显示在DCS平台的故障诊断显示界面中，应该清晰地显示故障信息。
故障信息应该包括故障的类型、位置、程度和时间等方面的信息。
可以通过图标、文字描述、颜色等方式进行显示。
应该将故障信息按照时间顺序进行排列，以便操作人员能够根据故障发生的时间顺序进行诊断。
二、故障的分类和过滤为了方便操作人员进行故障诊断，可以将故障进行分类和过滤。
常见的故障分类包括硬件故障、软件故障、通信故障等。
通过将故障进行分类，可以使得操作人员能够更加直观地了解系统中存在的故障类型。
还可以将故障信息进行过滤，只显示某一类别的故障信息，以提高诊断的效率。
三、故障的定位和追踪故障的定位和追踪是故障诊断过程中的关键步骤。
在DCS平台的故障诊断显示界面中，可以通过图像、拓扑图等方式来显示故障的位置信息。
还可以通过设备连接关系、信号路径等方式来显示故障的传递路径，以帮助操作人员更好地理解故障的影响范围和传播情况。
四、故障的影响和解决方案为了更好地帮助操作人员进行故障诊断，可以在故障诊断显示界面中显示故障的影响和解决方案。
故障的影响可以包括工艺流程的中断、产品质量的下降、设备寿命的缩短等。
而解决方案可以包括设备维修、参数调整、系统复位等。
通过显示故障的影响和解决方案，可以使得操作人员更加直观地了解故障的严重程度和相应的处理方法，从而更加准确地进行故障诊断。
五、界面的操作性和友好性为了提高故障诊断的效率和准确性，故障诊断显示界面应具备良好的操作性和友好性。
界面应该简洁明了，避免过多的信息和复杂的操作，使得操作人员能够快速准确地获得所需信息。
《2024年机载系统通用故障诊断软件平台设计》范文
《机载系统通用故障诊断软件平台设计》篇一一、引言随着航空工业的飞速发展，机载系统的复杂性逐渐提高，系统的可靠性和安全性变得越来越重要。
对于机载系统的故障诊断与修复工作，亟需一款通用的、高效能的软件平台，来有效减少飞机因系统故障导致的事故和停飞率。
本篇文章旨在设计一个通用机载系统故障诊断软件平台，其具有便捷、智能和可扩展性，满足当前及未来机载系统的故障诊断需求。
二、系统需求分析在制定设计思路之前，我们必须深入理解机载系统通用故障诊断软件平台的需求。
主要需求包括：1. 故障诊断：能对各类机载系统进行故障检测和诊断。
2. 快速响应：对检测到的故障进行快速响应，给出修复建议或直接进行修复。
3. 用户友好：界面友好，操作简单，方便用户使用。
4. 兼容性：能兼容不同型号的飞机和各种机载系统。
5. 智能性：具备智能诊断和预测功能，能自动学习和优化诊断策略。
三、平台设计思路根据上述需求分析，我们提出以下设计思路：1. 模块化设计：将平台分为多个模块，如数据采集模块、故障诊断模块、修复建议模块等，每个模块负责不同的功能。
2. 数据驱动：以数据为核心，通过收集和分析机载系统的运行数据，进行故障诊断和预测。
3. 人工智能技术：利用人工智能技术，如深度学习、机器学习等，实现智能诊断和预测。
4. 用户界面设计：设计友好的用户界面，方便用户操作和使用。
四、平台架构设计根据上述设计思路，我们设计出如下平台架构：1. 数据采集层：负责收集机载系统的运行数据，包括传感器数据、飞行数据等。
2. 数据处理层：对收集到的数据进行预处理和分析，提取出有用的信息。
3. 故障诊断层：利用处理后的数据和机器学习模型进行故障诊断和预测。
4. 修复建议层：根据诊断结果给出修复建议或直接进行修复。
5. 用户界面层：提供友好的用户界面，方便用户操作和使用。
五、软件实现及关键技术在实现过程中，关键技术包括：1. 数据采集技术：能准确、高效地收集机载系统的运行数据。
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图形化外场通用故障诊断模型开发平台设计与实现摘要：外场装备的故障诊断系统要求具有通用性、直观性等特点，不依赖精确的数学模型和在线数据。
基于符号有向图（SDG）的故障诊断系统具有逻辑直观清晰，a推理计算高效，使用简单方便等优点，特别适用于外场通用故障诊断系统。
通过分析SDG模型及其建模方法，开发了图形化故障诊断模型开发平台，实现了拖曳式绘图和智能化图形分析功能，使得装备使用维护人员也能够方便地开发故障诊断库，提高了外场装备保障能力。
关键词：符号有向图；故障诊断；故障库；诊断模型；软件平台中图分类号：TN911?34；TP315.5 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）07?0012?040 引言现代海军武器装备向着大型化、自动化和复杂化方向发展，对装备运行的安全性、可靠性和可维修性提出了更高的要求。
装备维修受外场维修条件限制，缺乏大型专用故障诊断系统，且主要依靠装备使用人员完成。
要求现场级故障诊断设备必须具有便携性、通用性、直观、易用等特点，能够实现对不同装备的快速、自动化的故障诊断。
作为故障诊断领域的一个重要研究分支，基于符号有向图（Signed Directed Graph，SDG）的故障诊断方法近年来得到了迅速发展[1]。
该方法以被诊对象的直观结构特征为出发点，对系统变量间的因果关系和故障传播路径提供的简要和图形化的描述，能够满足现场级通用故障诊断设备对通用性、直观性的要求。
1 SDG模型及建模方法SDG是对复杂系统的一种抽象描述方式，能够清楚地表示系统的组成、状态，以及局部之间的相互影响关系。
SDG 模型[γ]定义为有向图[G]和符号函数[φ]的组合，其中，有向图[G]由节点集合[V、]支路集合[E、]邻接关联符[δ+]和[δ-]组成，定义如下[2?3]：[γ=（G，φ）] （1）其中：[G=（V，E，δ+，δ-）] （2）[φ：E→{+，-}] （3）节点集合[V={v1，v2，…，vn}，]用于描述系统组成的元部件。
定义[ψ：V→{+，0，-}]为节点状态函数，[ψ（vk）（vk∈V）]表示节点[vk]的状态，“0”表示节点状态正常，“+”表示节点物理量超出正常范围上限，“-”表示节点物理量低于正常范围下限。
支路集合[E={e1，e2，…，en}，]表示各元部件之间的故障传递关系。
[φ（ek）（ek∈E）]称为支路[ek]的符号，“+”表示支路源节点[（δ+ek）]对目的节点[（δ-ek）]的影响效果是增强，“-”则表示影响效果是减弱。
邻接关联符[δ+，][δ-]描述支路的邻接关系，其中[δ+：E→V]为支路的起始节点，[δ-：E→V]为支路的终止节点，分别记作[δ+ek]和[δ-ek。
]当任何一个节点出现非零状态时，表示系统出现故障。
故障诊断就是利用SDG模型对故障源进行定位。
根据SDG 的定义，如果[ψ（δ+ek）φ（ek）ψ（δ-ek）=+，]说明支路[ek]参与了故障传播，称为相容的，采用回溯搜索的方法便可实现对故障源的定位。
基于SDG故障诊断的一个重要内容在于SDG模型的构建，通过一套规范化的方法将系统的深层知识，即它的结构和行为方面的知识，转化为有向图的形式，并进一步地描述为计算机可以识别的矩阵形式[4]。
此外，有效的故障源定位方法能大大减少测试诊断时间，尽快求出诊断解。
这种建模?推理的过程是往复循环的：如果诊断结果不符合实际情况，则需要返回到建模阶段、计算推理阶段进行修正。
如此循环，直至得到精确的诊断结果。
作为一种基于定性模型的智能诊断方法，SDG故障诊断对在线数据依赖少，搜索和推理算法灵巧且可靠性高，有利于诊断设备的通用化实现。
SDG模型中的节点、支路等元素都有着明确的物理意义，模型库可采用直观的图形化方法建立，非工程技术人员也容易掌握和使用，有利于克服知识获取瓶颈[4]。
非常适用于现场板级电路的快速诊断，尤其是不便使用大型专用诊断系统的野外或海上。
2 基于SDG的现场级通用故障诊断设备现场级通用故障诊断设备采用基于PXI总线的虚拟仪器技术、嵌入式设备技术和标准化技术综合集成，能够应用于各种复杂的外场环境。
图1是一种现场级通用故障诊断设备的硬件组成框图。
该设备以PXI总线为核心，将嵌入式计算机、I/O电路、数字示波器、激励信号源、矩阵电路、多用表与计数器、智能探笔、电源等多种模块有机结合起来，并可通过USB，LCD，PS/2和VGA等接口实现功能扩展。
对于特定的诊断对象，还可通过配置专用设备测试适配器连接至被测对象（Unit Under Test，UUT）以提高测试的自动化程度[5]。
该故障诊断仪的软件主要由SDG测试诊断程序、TPS 测试程序集、SDG模型库组成，辅以测试程序集（Test Program Set，TPS）开发平台和SDG模型开发平台。
软件组成框图如图2所示。
其中，SDG测试诊断程序包括诊断推理（搜索算法）模块、TPS运行环境、测试脚本、动态测试与诊断数据、通信接口、GUI以及流程控制模块等。
通过读取SDG模型数据库建立测试诊断脚本，调用相应的TPS获取UUT动态状态参数，运行搜索算法并最终得到诊断结果。
图1 某型现场级通用诊断设备硬件组成框图图2 某型现场级通用诊断设备软件组成框图SDG模型是故障诊断设备实现其功能的关键因素，诊断是否准确很大程度上取决于提供模型的准确性和完备性。
SDG模型开发平台的作用是通过提供图形化的SDG建模与分析工具，帮助技术人员建立被诊断对象的抽象模型，并自动将其转换成SDG诊断测试平台所需的数据格式。
3 SDG模型开发平台现场级通用故障诊断设备面向的诊断对象种类多、差异大，其结构组成、信号流程及操作方法各不相同。
仅仅依靠诊断设备研制单位来完成对所有诊断对象的SDG建模几乎不可能实现，开发SDG模型库的主要是具有一定技术经验的装备使用维护人员。
借助SDG模型开发平台软件，他们能够依靠现有知识和技能快速地建立诊断对象的系统原理模型。
建模软件能够“智能”地进行正确性检验，并自动转换成SDG模型库。
3.1 功能设计SDG模型开发平台的功能主要包括三个方面：图形建模、模型分析及数据库管理功能。
3.1.1 图形建模图形建模主要实现SDG图形文件的创建、编辑等功能。
考虑到用户对装备原理图较为熟悉，主要以电路模块或元件作为模型构成的基本元素。
具体包括以下功能：（1）图形元素的创建、修改与删除，包括对图形元素位置、外观、属性、隶属关系、连接点、图层的修改。
（2）图形元素的组合与拆分功能。
能够将单一对象组合成复合对象，作为单一对象进行操作。
（3）绘图辅助工具，如标尺，黏附、对齐、参考线等。
（4）图形文件序列化，支持图形文件的保存、打开等功能。
3.1.2 模型分析模型分析的主要作用是将用户创建的图形文件转换成推理机所需的SDG矩阵（或数据库）形式。
基本方法是：通过遍历、列举图形元素建立SDG节点集合，通过提取各图形元素连接关系，建立SDG支路集合和邻接关系，通过读取图形元素属性，建立节点状态库以及支路符号函数库。
为了防止因为SDG模型错误导致推理机搜索算法出现无解、模糊解或错误解等情况，在将图形文件转换成SDG模型前应依据SDG模型定义对图形文件进行检查，及时发现和定位错误，帮助用户对图形模型进行修正。
3.1.3 数据库管理数据库管理功能用于提供对诊断对象SDG模型的存储和访问，包括对节点、支路信息的查询、追朔等。
此外，还需要对SDG中各节点状态进行实际测量和装订，如节点取值正常范围的门限，节点对应元部件在实际装备中的位置等等。
这些工作需要一个良好的数据库管理接口，以实现对海量数据的维护和装订。
3.2 关键技术与实现根据功能设计要求，SDG模型开发平台关键在于实现拖曳式绘图技术和智能化图形分析技术[6]。
前者简化了传统图形建模工具的复杂性，即使不具有专业绘图基础的人员，也能够充分利用图形表达自己的思维；后者为SDG模型的验证和数据构建提供了工具。
3.2.1 拖曳式绘图技术拖曳式绘图技术属于计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）。
该部分将图形文件设计成模板、模具和形状三种组件，图形建模的过程为创建模具，设置模板和绘制图形等步骤。
其中，模板用于描述CAD绘图环境，包括主题、菜单、模具等；模具是可重复使用的图形类集合，由同一模具创建的不同图形对象具有类似的属性结构；形状是由模具生成的图形对象，用于构成实际的SDG支路与节点。
由此可见，模具设计是实现图形建模的核心。
模具设计工具用于帮助开发人员创建和管理复杂的智能形状，不但能够利用简单形状创建直观的外观，还支持多态、派生、继承等面向对象特性，大大简化了复杂元件库的设计。
根据SDG模型定义，模具主要由二类基本形状组成：节点和支路。
节点对应于被诊对象元部件，具有状态属性；支路对应于元部件之间的连接关系，具有符号属性。
针对常见电子设备元部件，常用模具主要包括如图3所示的形状树。
图3 常见电子设备SDG模具库结构利用预先设计好的模具，用户根据现有知识，通过拖放绘图方式建立被诊断设备的原理图。
由于模具自身的支路或节点属性，图形对象就自然包含了SDG模型中的各个要素。
图4为利用该平台建立的某型雷达装备的SDG模型图。
3.2.2 图形分析技术建立初步图形模型后，需要对图形文件进行分析，主要包括以下工作：（1）将图形模型转换成符合SDG模型规则的SDG数据模型。
即提取图形文件形状及其属性，将其转换成节点、节点状态函数、支路、以及支路符号函数，保存为矩阵或数据库表格形式，以便于诊断测试平台的搜索算法模块进行推理计算，定位故障点。
图4 某型雷达设备SDG模型图（2）错误检查。
用户绘图错误会导致生成的SDG模型中出现诸如孤立节点，悬空支路等情况，从而使得搜索算法在进行推理计算时出现无解、模糊解或循环计算等错误结果[7]。
因此，图形分析模块能够对图形模型进行校验，并提示用户错误位置便于其检查修正。
（3）参数装订。
对于节点和支路，需要装订如节点状态值范围、元部件在实际装备上的位置及其他相关信息等，需要访问形状的属性列表并装订自定义参数。
SDG模型开发平台通过二种方式实现对图形数据的访问和分析，一种是直接嵌入宏或脚本文件到图形文件中，通过解释器运行；另一种是利用动态链接库实现的具有标准接口的插件模块。
前者开发简单、调用方便，适用于仅需要访问图形文件中的形状数据，如设置节点和路径属性，判断节点间的路径连接关系等；后者运行效率高，适用于外部数据访问，较为复杂的推理计算，响应用户事件等情况。
图5为SDG模型开发平台图形分析模块运行时窗口，通过提取图形文件中的形状及连接关系，读取形状属性，自动生成诊断推理机所需的数据库表。
4 结论基于SDG模型的故障诊断技术具有模型直观、搜索算法稳定可靠等特点，非常适用于现场级通用故障诊断设备。