ZY-飞机故障诊断技术.doc
民航飞机机械故障诊断技术分析

民航飞机机械故障诊断技术分析民航飞机的机械故障诊断技术是确保航空安全的重要环节之一。
通过精确地诊断故障,可以及时采取修复措施,保障飞机正常运行。
本文将对民航飞机机械故障诊断技术进行详细分析。
民航飞机的机械故障诊断技术主要分为以下几个方面。
第一是利用传感器检测飞机各个部位的工作状态,例如温度、压力、振动等,并将检测到的数据传输到计算机系统中进行分析。
这种方法能够及时发现异常,准确定位故障位置。
第二是利用数据分析技术。
通过分析大量的飞机数据,可以找出具有代表性的故障特征。
在某型号飞机的发动机中,如果排气温度异常升高,可能意味着涡轮叶片磨损,需要进行检修。
通过运用统计学方法对数据进行分析,可以找出这种故障特征,并建立故障模型,便于今后更快地定位故障。
第三是利用人工智能技术。
人工智能技术在飞机机械故障诊断中发挥了重要作用。
通过机器学习算法对大量故障数据进行训练,可以建立故障预测模型,识别出存在潜在故障风险的部件。
这种方法可以事先采取预防措施,降低故障发生的风险。
民航飞机机械故障诊断技术还有一些挑战和改善空间。
飞机系统复杂,涉及的传感器和参数很多,对数据的管理和处理提出了较高的要求。
如何有效地获取和存储飞机数据,以及对数据进行精确分析,是当前需要解决的问题之一。
飞机机械故障的诊断涉及多个系统和部件,对故障进行准确和迅速的定位是一个技术难题。
特别是在复杂多样的故障现象中,如何区分真正的故障信号和普通的噪声是一个挑战。
在这方面,需要进一步优化和改进机械故障诊断的算法和模型,提高准确性和可靠性。
随着民航飞机技术的不断发展,新的机型和系统不断涌现。
机械故障诊断技术需要与其保持同步,并不断进行创新和改进。
只有通过不断更新和完善技术手段,才能更好地诊断机械故障,提高航空安全水平。
民航飞机机械故障诊断技术在航空安全中的作用不可忽视。
通过传感器检测、数据分析和人工智能技术的应用,可以及时准确地判断飞机是否存在故障,并采取相应的修复措施。
民航飞机机械故障诊断技术分析

民航飞机机械故障诊断技术分析
民航飞机机械故障诊断技术是保障飞机安全运行的重要一环。
机械故障诊断技术通过对飞机各个系统和部件的监控和检测,可以及时发现和排除故障,保证飞机的正常运行。
民航飞机机械故障诊断技术依赖于高精度的传感器和监控系统。
飞机上安装了各种传感器来监测飞机的各个系统和部件的工作状态,比如发动机参数、气动性能、飞行控制系统等。
这些传感器可以实时采集各种数据并将其传输给监控系统进行分析和诊断。
民航飞机机械故障诊断技术依靠先进的数据分析算法来实现故障诊断。
监控系统会对采集到的数据进行实时分析,利用先进的数据处理算法和模型,比如神经网络、模糊逻辑等,来判断飞机是否存在故障,并定位故障的具体位置和原因。
这些算法可以通过历史数据和故障数据库进行训练和优化,提高诊断的准确性和效率。
民航飞机机械故障诊断技术还需要支持维护人员的参与和决策。
机械故障诊断系统可以为维护人员提供实时的故障报警和诊断结果,帮助他们快速判断和处理故障。
系统也应该提供相应的修复建议和维修工具,让维护人员能够更好地解决故障问题。
民航飞机机械故障诊断技术还需要具备可靠性和稳定性。
飞机上的机械系统工作环境复杂,受到各种干扰和振动,因此诊断系统需要具备抗干扰和稳定的特性,以确保诊断结果的准确性和可靠性。
诊断系统还需要具备自我诊断和自适应能力,能够自动调整算法和参数,适应不同的飞行环境和机械系统状态。
民航飞机机械故障诊断技术分析

民航飞机机械故障诊断技术分析民航飞机的机械故障诊断技术是保障飞机安全的重要手段。
在飞机运行过程中,机械故障是无法避免的,及时准确地诊断故障原因对于保障飞机的运行安全至关重要。
本文将从故障诊断的流程、技术手段和未来发展方向三个方面对民航飞机的机械故障诊断技术进行分析。
故障诊断的流程包括收集故障信息、分析故障原因和确定故障解决方案三个基本步骤。
收集故障信息是诊断故障的基础。
通过飞机仪表上的警告信息、传感器的测量数据、维修人员的观察和乘客的反馈等途径,可以获得大量的故障信息。
分析故障原因是确定故障解决方案的关键。
通过对收集到的故障信息的分析,结合飞机的工作原理和设计特点,可以确定故障发生的原因。
确定故障解决方案是对故障进行修复的措施,包括更换故障部件、调整机械系统、重新设置飞机参数等。
现代民航飞机的机械故障诊断技术主要包括机载故障诊断系统和地面支持系统两大类。
机载故障诊断系统是指安装在飞机上的自动诊断系统,通过收集和处理飞机上的故障信息,自动分析故障原因,并提供相应的解决方案。
这种系统具有快速、自动、准确的特点,能够大大提高飞机的故障诊断效率。
地面支持系统是指地勤维修人员使用的支持设备和软件,通过与机载故障诊断系统进行数据交换,为维修人员提供故障分析和修复建议。
机载故障诊断系统的核心技术包括数据采集与传输、特征提取与选择、模型建立与更新、故障诊断和解决方案生成等几个方面。
数据采集与传输是指收集飞机上各个系统的数据,包括传感器的测量数据、仪表的警告信息和人机接口的交互信息等,并将这些数据传输到机载故障诊断系统中进行分析。
特征提取与选择是通过对数据进行处理,提取并选择出与故障有关的特征,为故障诊断提供依据。
模型建立与更新是指建立故障模型,并不断更新模型参数以适应飞机运行状态的变化。
故障诊断是指根据特征和模型的分析,确定故障原因的过程。
解决方案生成是指根据故障诊断的结果,生成相应的解决方案,为维修人员提供参考。
民航飞机机械故障诊断技术分析

民航飞机机械故障诊断技术分析民航飞机机械故障诊断技术是保障飞行安全、保证航班正常飞行的重要技术之一。
随着现代民航技术的不断发展,机械故障诊断技术也得到了越来越广泛的应用。
本文将从故障诊断技术的定义、诊断方法、技术瓶颈和发展趋势等方面进行分析。
一、故障诊断技术的定义机械故障诊断技术是指通过分析不同部件和系统的结构、功能等特征,对故障原因进行准确判断的一种技术。
它不仅能够快速、准确地诊断故障,还可以预测可能发生的故障,从而有效地避免飞机故障的发生导致的严重后果。
故障诊断技术主要分为模型诊断、经验诊断和统计诊断三种方法。
1.模型诊断模型诊断是将故障分析和诊断建立在数学模型上的一种方法。
通过对机械故障样本的分析和建模,可以预测机械故障的发生和可能导致的原因。
这种方法通常适用于机械故障具有明确规律的情况下。
2.经验诊断经验诊断是指根据机械故障的特征,结合经验和直觉进行故障分析和诊断的方法。
它强调对专业技术人员的技术实践和经验总结的积累,可以快速准确地诊断出机械故障的原因。
3.统计诊断尽管故障诊断技术已经取得了一定的突破和进展,但还存在一些技术瓶颈。
1.数据质量不高故障诊断技术的准确性和可靠性取决于数据的质量。
机械故障的数据质量直接影响着诊断结果的准确性。
目前,大多数机械故障诊断数据的质量普遍不高,例如数据缺失、不完整等问题依然存在。
2.算法准确性不高不同的故障诊断算法适用于不同的机械故障。
然而,目前存在许多算法不能够准确地诊断机械故障的问题。
这个问题的最主要原因是算法的精度不高,其次是算法的鲁棒性和适用性存在问题。
3.系统的自主学习能力不足对于大型机械系统来说,系统的自主学习能力非常重要。
但现有的机械故障诊断系统大多数是由人工模型分析和经验判断实现的。
这就导致了系统的自主学习能力不足。
未来机械故障诊断技术将朝着以下几个方面发展:1.机器学习技术的应用机器学习技术能够自主学习和优化算法,使得诊断结果更加准确和可靠。
飞机故障诊断技术.doc

1.故障是指产品丧失了规定的功能,或产品的一个或几个性能指标超过了规定的范围。
它是产品的一种不合格状态。
2.故障按其对功能的影响分为两类:功能故障和潜在故障。
功能故障是指被考察的对象不能达到规定的性能指标;潜在故障又称作故障先兆,它是一种预示功能故障即将发生的可以鉴别的实际状态或事件。
3.故障按其后果分四类:安全性后果故障:采取预防维修的方式;使用性后果故障:对使用能力有直接的不利影响,通常是在预防维修的费用低于故障的间接经济损失和直接修理费用之和时,才采用预防维修方式;非使用性后果故障:对安全性及使用性均没有直接的不利影响,只是使系统处于能工作但并非良好的状态,只有当预防维修费用低于故障后的直接维修费用时才进行预防维修,否则一般采用事后维修方式;隐患性后果故障:通常须做预定维修工作。
4.故障按其产生原因及故障特征分类可分为早期故障、偶然故障和损耗故障。
偶然故障也称随机故障,它是产品由于偶然因素引起的故障。
对于偶然故障,通常预定维修是无效的。
耗损故障是由于产品的老化、磨损、腐蚀、疲劳等原因引起的故障。
这种故障出现在产品可用寿命期的后期,故障率随时间增长,采用定期检查和预先更换的方式是有效的。
5.故障模式或故障类型是故障发生时的具体表现形式。
故障模式是由测试来判断的,测试结果显示的是故障特性。
6.故障机理是故障的内因,故障特征是故障的现象,而环境应力条件是故障的外因。
7.应力-强度模型:当施加在元件、材料上的应力超过其耐受能力时,故障便发生。
这是一种材料力学模型。
8.高可靠度状态(图1.2-2(a)):应力和强度分布的标准差很小,且强度均值比应力均值高得多,安全余量Sm很大,所以可靠度很高。
图1.2-2(b)所示为强度分布的标准差较大,应力分布标准差较小的情况,采用高应力筛选法,让质量差的产品出现故障,以使母体强度分布截去低强度范围的一段,使强度与应力密度曲线下重叠区域大大减小,余下的装机件可靠度提高。
民航飞机机械故障诊断技术分析

民航飞机机械故障诊断技术分析民航飞机机械故障诊断技术在民航运输安全中具有重要的作用。
准确快速地诊断机械故障可以及时采取措施进行修复,避免事故发生。
下面对民航飞机机械故障诊断技术进行分析。
一、传统机械故障诊断技术传统的机械故障诊断技术主要包括故障树分析法、故障模式与影响分析法、故障模式树分析法等。
这些传统技术通常需要大量的人力和时间,诊断周期长,且对人的经验依赖较大。
二、智能诊断技术为了解决传统机械故障诊断技术的不足,近年来智能诊断技术得到了广泛应用。
智能诊断技术包括模糊诊断技术、神经网络诊断技术、遗传算法诊断技术等。
这些智能诊断技术能够自动地诊断机械故障,并且具有较高的准确率和诊断速度。
三、状态监测技术状态监测技术是机械故障诊断技术的重要组成部分。
通过实时监测飞机各部件的工作状态,可以及时发现潜在的故障,并进行预警和维修。
常用的状态监测技术包括振动监测技术、温度监测技术、压力监测技术等。
四、数据挖掘技术数据挖掘技术是利用计算机和数学统计学的方法从大量的数据中发现潜在的规律和知识的过程。
在机械故障诊断中,数据挖掘技术可以帮助诊断系统从海量的数据中提取有用的信息,进一步提高诊断的准确性和效率。
五、智能诊断系统智能诊断系统是将传感器技术、状态监测技术、数据挖掘技术和智能诊断技术等集成在一起的系统。
这种系统能够实时地监测飞机的工作状态,并通过分析数据进行故障诊断和预测。
智能诊断系统能够快速准确地进行机械故障诊断,大大提高了民航飞机的安全性和可靠性。
民航飞机机械故障诊断技术在保障民航运输安全中起着重要的作用。
随着智能化和数据化技术的发展,机械故障诊断技术也在不断进步和完善,为民航飞机故障诊断提供了更加可靠和高效的解决方案。
民航飞机机械故障诊断技术分析

民航飞机机械故障诊断技术分析民航飞机机械故障诊断技术是指通过对飞机的机械故障进行分析和诊断,以确定故障原因并采取相应的修复措施的技术。
由于民航飞机的复杂性和飞行环境的特殊性,机械故障的及时发现和准确诊断对保障飞行安全和航空公司的正常运营至关重要。
机械故障诊断技术的分析过程可以分为故障探测、故障诊断和故障修复三个步骤。
首先是故障探测,通过对飞机的传感器数据、飞行状态和机组反馈进行监测和分析,可以及时发现飞机存在的异常情况。
这些异常情况可能表现为机械振动、噪音、温度过高、液压系统压力异常等。
飞机上的自动监测系统也可以帮助捕捉和记录这些异常情况。
接下来是故障诊断,即通过对故障信号和飞机状态的分析,确定故障的性质和原因。
故障诊断主要依靠飞机上的电子设备和复杂算法来完成。
这些设备包括故障管理计算机、故障显示器、机载维护系统等,它们可以收集和处理大量的飞机数据,并通过模型预测和故障树分析等技术手段,辅助工程师进行故障诊断。
最后是故障修复,即根据故障诊断的结果,采取相应的维修和修复措施。
这可能涉及更换损坏的部件、修复机械结构、调整参数设置等。
在故障修复的过程中,工程师需要根据民航飞机的维修手册和维修程序,进行相应的操作,并进行相应的测试和验证,以确保修复工作的有效性和安全性。
民航飞机机械故障诊断技术的发展与飞机电子设备和信息技术的进步密切相关。
近年来,随着机载传感器、数据传输和处理能力的提高,以及数据挖掘和人工智能等技术的应用,故障诊断的准确性和效率得到了大幅提升。
一些航空公司还将实时故障诊断和预防维护技术应用到飞机运营管理和维修计划中,通过对飞机的状态和健康进行监测和预测,提前制定维护计划和优化维修资源的配置。
民航飞机机械故障诊断技术分析

民航飞机机械故障诊断技术分析随着民航业的快速发展,飞机的安全性和可靠性成为民航公司和飞行员关注的重要问题。
在飞行过程中,飞机的机械故障可能会导致严重的后果,因此对飞机的机械故障进行有效的诊断和解决,是保障航空安全的关键。
本文将从民航飞机机械故障诊断技术方面进行分析,探讨当前主流的飞机机械故障诊断技术,并对未来可能的发展方向进行展望。
一、目前主流的飞机机械故障诊断技术1. 传统的人工诊断方法传统的飞机机械故障诊断方法主要依靠飞行员和地面维修人员的经验和技能进行人工诊断。
飞行员在飞行过程中通过观察飞机的运行状态和仪表显示来判断是否存在机械故障,并根据经验进行简单的故障排除。
而地面维修人员则通过检查飞机的各种零部件来判断故障原因,并进行维修处理。
这种传统的人工诊断方法存在着诊断时间长、准确性低、依赖个人经验等不足之处。
随着飞机的复杂化和自动化程度的提高,传统的人工诊断方法已经难以满足飞机机械故障诊断的需求。
2. 基于数据的故障诊断技术随着飞机上的各种传感器和监控设备的普及和应用,飞机产生的大量数据被积累起来,并成为了飞机机械故障诊断的重要依据。
基于数据的故障诊断技术利用数据分析和处理的方法,通过对飞机运行数据的监测和分析,来识别和定位机械故障。
这种基于数据的故障诊断技术具有诊断速度快、准确性高的特点,可以有效地减少人为因素对诊断结果的影响。
目前,很多飞机制造商和航空公司都在积极探索基于数据的故障诊断技术,并取得了一定的成果。
3. 智能诊断系统随着人工智能和机器学习技术的不断发展,智能诊断系统在飞机机械故障诊断领域也得到了广泛应用。
智能诊断系统通过对大量的飞机数据进行学习和分析,构建起了机械故障的模型和识别算法,可以实现对飞机机械故障的自动识别和定位。
智能诊断系统具有自适应性强、诊断效率高的优势,可以及时、准确地发现飞机机械故障,并提供相应的处理建议,极大地提高了飞机的安全性和可靠性。
目前,智能诊断系统已经成为飞机机械故障诊断领域的一个热点。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
1.故障是指产品丧失了规定的功能,或产品的一个或几个性能指标超过了规定的范围。
它是产品的一种不合格状态。
2.故障按其对功能的影响分为两类:功能故障和潜在故障。
功能故障是指被考察的对象不能达到规定的性能指标;潜在故障又称作故障先兆,它是一种预示功能故障即将发生的可以鉴别的实际状态或事件。
3.故障按其后果分四类:安全性后果故障:采取预防维修的方式;使用性后果故障:对使用能力有直接的不利影响,通常是在预防维修的费用低于故障的间接经济损失和直接修理费用之和时,才采用预防维修方式;非使用性后果故障:对安全性及使用性均没有直接的不利影响,只是使系统处于能工作但并非良好的状态,只有当预防维修费用低于故障后的直接维修费用时才进行预防维修,否则一般采用事后维修方式;隐患性后果故障:通常须做预定维修工作。
4.故障按其产生原因及故障特征分类可分为早期故障、偶然故障和损耗故障。
偶然故障也称随机故障,它是产品由于偶然因素引起的故障。
对于偶然故障,通常预定维修是无效的。
耗损故障是由于产品的老化、磨损、腐蚀、疲劳等原因引起的故障。
这种故障出现在产品可用寿命期的后期,故障率随时间增长,采用定期检查和预先更换的方式是有效的。
5.故障模式或故障类型是故障发生时的具体表现形式。
故障模式是由测试来判断的,测试结果显示的是故障特性。
6.故障机理是故障的内因,故障特征是故障的现象,而环境应力条件是故障的外因。
7.应力-强度模型:当施加在元件、材料上的应力超过其耐受能力时,故障便发生。
这是一种材料力学模型。
8.高可靠度状态(图1.2-2(a)):应力和强度分布的标准差很小,且强度均值比应力均值高得多,安全余量Sm很大,所以可靠度很高。
图1.2-2(b)所示为强度分布的标准差较大,应力分布标准差较小的情况,采用高应力筛选法,让质量差的产品出现故障,以使母体强度分布截去低强度范围的一段,使强度与应力密度曲线下重叠区域大大减小,余下的装机件可靠度提高。
图1.2-2(c)所示为强度分布标准差较小,但应力分布标准差较大的情况,解决的办法最好是减小应力分布的标准差,限制使用条件和环境影响或修改设计。
图1.2-2 应力、强度分布对可靠性的影响9.反应论模型:如果产品的故障是由于产品内部某种物理、化学反应的持续进行,直到它的某些参数变化超过了一定的临界值,产品丧失规定功能或性能,这种故障就可以用反应论模型来描述。
串连式反应过程:总反应速度主要取决于反应最慢的那个过程的速度。
并联式反应过程:总反应速度主要取决于反应最快的过程的速度。
10.最弱环模型(串连模型):认为产品或机件的故障(或破坏)是从缺陷最大因而也是最薄弱的部位产生11.故障树分析法简称FTA法(Fault Tree Analysis)故障树分析法是一种将系统故障形成的原因由总体至部分按树状逐级细化的分析方法。
故障树分析法将最不希望发生的故障事件作为顶事件,利用事件和逻辑门符号逐级分析故障形成原因。
优点:直观、形象,灵活性强,通用性好;缺点:理论性强,逻辑严谨,建树要求有经验,建树工作量大,易错漏。
12.顶事件和中间事件(矩形)底事件(圆形)开关事件(房形)省略事件(菱形)13.逻辑与门逻辑或门逻辑非门异或门表决门K/N门表决门:仅当n个输入事件中有k个或k个以上发生时,输出事件才发生。
14.建树步骤顶事件选取原则:1)必须有确切的定义,不能含混不清、模棱两可。
2)必须是能分解的,以便分析顶事件和底事件之间的关系。
3)能被监测或控制,以便对其进行测量、定量分析,并采取措施防止其发生。
4)最好有代表性。
15.(1)系统级边界条件顶事件及附加条件( 系统初始状态,不允许出现事件,不加考虑事件)(2)部件级边界条件元部件状态及概率,底事件是重要部件级边界利用边界条件简化:与门下有必不发生事件,其上至或门,则或门下该分支可删除;与门下有必然发生事件,则该事件可删除;或门下有必然发生事件,其上至与门,则与门下该分支可删除或门下有必不发生事件,则该事件可删除16.n个不同的独立底事件组成的故障树,有2n个可能状态,故可有2n个状态向量。
17.与门结构故障树的结构函数18.或门结构故障树的结构函数121()min{,,,}ni niX x x x x=Φ==LI121()max{,,,}ni niX x x x x=Φ==LU飞机故障诊断与监控技术(429工作室总结)11()n ni i i i x X x φ==≤≤I U 11212312311()m i m mi X K k k k k k k k k k k k -=Φ==+++⋅⋅⋅+⋅⋅⋅U 1()i lji j D X X =∈⎧⎫⎪⎪Φ=⎨⎬⎪⎪⎩⎭IU {}{}11m i ig P X P F φ=()===∑19.k/n 门结构故障树的结构函数20.底事件的相干性若对第i 个底事件而言,至少存在一对状态向量Y1i=(y1,y2,…yi-1,1,yi+1,…,yn)记作(1i,Y)和Y0i=(y1,y2,…yi-1,0,yi+1,…,yn)记作(0i,Y),满足Φ (1i,Y)> Φ (0i,Y),而对其它一切状态向量而言,恒有Φ (1i,X) ≥ Φ (0i, X)成立,则称第i 个底事件与顶事件相干。
如果找不到状态向量满足Φ (1i,X) > Φ (0i, X),则称第i 个底事件与顶事件不相干。
相干结构函数:Φ(X)满足:• 故障树中底事件与顶事件均相干;• Φ(X)对各底事件的状态变量xi(i=1,2,…n)均为非减函数21.相干结构函数的性质(1)若状态向量X=(0,0,…0),则Φ(X)=0; (2)若状态向量X=(1,1,…1),则Φ(X)=1;(3)若状态向量X ≥Y(即xi ≥yi,i=1,2,…n),则结构函数Φ(X) ≥ Φ(Y);(4)若Φ(X) 是由n 个独立底事件组成的任意结构故障的相干结构函数,则有即任意结构故障树,其结构函数的上限为或门结构故障树结构函数,而下限是与门结构故障树结构函数。
22.若状态向量X 能使结构函数()X φ=1,则称此状态向量为割向量。
在割向量X 中,取值为1的各分量对应的状态变量(或底事件)的集合,称作割集。
割集是导致顶事件发生的若干底事件的集合。
若状态向量X 是割向量(即()X φ=1),并对任意状态向量Z 而言,只要Z<X ,恒有()Z φ=0成立,则称X 为最小割向量,最小割向量X 中取值为1的各分量对应的底事件的集合,称为最小割集。
最小割集是使顶事件发生的必要底事件的集合。
23.若状态向量X 能使结构函数()X φ=0,则称此状态向量X 为路向量。
在路向量X 中,取值为0的各分量对应的状态变量(或底事件)的集合,称作路集。
路集是使系统不发生故障的正常元件的集合。
若状态向量X 是路向量(即()X φ=0),并对任意状态向量Z 而言,只要Z>X ,恒有()Z φ=1成立,则称X 为最小路向量,最小路向量X 中取值为0的各分量对应的底事件的集合,称为最小路集。
最小路集是使系统不发生故障的必要正常元件的集合。
24.用最小割集表示结构函数:25.用最小路集表示结构函数:26.掌握化相交和为不交和,求顶事件概率(此法最简单易于理解,故采用之):式中i K 为故障树的最小割集,将上式化成单独项(形如12X X 这种形式)的逻辑和,将式中的i X 用i q 代替,i X 用1i q -代替。
这样便可得到顶事件发生的概率为:27.底事件的发生对顶事件发生的影响,称作底事件的重要度。
1(){}i lji j D X x =∈Φ=U I 1(){}imj i j K X x =∈Φ=U I12(){(1,)(0,)}n i i X n i X X -Φ=Φ-Φ∑111(1)n nm in i ni i N i n i ββββ-===+-=-∑∑nn n i i ij j n n j j n i i ij jm t t t tT ββββ-=+=∑∑∑∑∑==-=-==1111111)()()(1111111()()()n in nim ji j n j i n ni j j i j γτβτβτββτ--======+=-∑∑∑∑∑1111111()()()n in nim jij n j i n ni j j i j E C C C C ββββ--======+=-∑∑∑∑∑● 概率结构重要度()p I i :仅由单个底事件概率的变化而引起顶事件概率发生变化,则顶事件概率对底事件概率的变化率称作该底事件的概率结构重要度,简称概率重要度,记作()p I i 。
数学表达式为: ()()p ig q I i q ∂=∂。
上式可以看出概率重要度较大的底事件,其概率发生变化,则对顶事件概率变化的影响是比较大的。
● 结构重要度()I i Φ:第i 个底事件的结构重要度()I i Φ定义为该底事件处于关键状态的系统状态数与其处于正常状态的系统状态数之比。
当系统由n 个独立元件组成时,则可表示为:1()()2n n i I i ΦΦ-=,()n i Φ为该底事件处于关键状态的系统状态数,可由下式表示:所谓底事件的关键状态是指该底事件状态变量由0变为1时(该元件由正常变故障),故障树的结构函数也由0变为1(系统由正常变故障)的状态。
用以下原则求结构重要度,在概率重要度的基础上,令各底事件的概率均为1/2,则所求结构重要度与其底事件的概率重要度相同。
● 关键重要度:ln ()()()ln iC P i q g q I i I i q g∂==∂,由此可见,底事件的关键重要度是指顶事件概率相对变化量与引起此变化的底事件概率相对变化量之比的极限。
28.故障隔离手册(FIM )和故障报告手册使用同一的故障码,该故障码为8位数:左起前两位为故障所在章号(系统),3、4位为节号(子系统),5、6位为项目号,7、8位表示故障件位置。
29.无空勤人员提供故障码时的故障隔离程序– 故障必然归入下面四种情况之一:• 有相应的EICAS 信息的故障; • 有机内自检程序(BITE )的故障;• 有适用的维修控制显示板(MCDP )信息的故障; • 以上信息全没有的故障。
若报告的问题上述三种信息均有,则故障分析顺序为优先考虑执行有EICAS 信息的排故程序,其次是机内自检程序,最后是考虑执行有MCDP 信息的排故程序。
30.查找故障的典型概率法(P75)重点看,有计算。
概率法应用的条件:故障是由某一元件故障引起;查找故障不会引入新故障。
概率法应用的参数:检查次数(一次检查、平均检查次数 检查时间(一次检查时间t i 、平均总检查时间 检查工作量(一次检查工作量τi 、平均总检查工作量 检查费用(一次检查费用C i 、平均总检查费用∑∑+∈∈++=1)1(m mS j jS j jm m m N ββ适用范围– 逐件检查系统 – 分组检查系统31.32.分组检查的方法:两分法、等概率法、最小时间法。