[外文翻译]基于应用传感器的可靠性分析中的故障诊断.rar

附件C：译文
基于应用传感器的可靠性分析中的故障诊断
摘要
我们研发了一种使用传感器或监控器来优化大型系统诊断决策树(DDTs)分析的新方法，通过将由传感器或监控器获取的实证数据导入诊断树生成过程来产生新的决策诊断树(DDTs)，使诊断过程得到优化。既然实际数据能通过传感器或监控器从设备中提取出来，那么我们就为传感器建模提出一种方法，这种方法将传感器或监控器模型作为系统故障树模型的最顶层的一个抽象层。利用这种建模的方法，设计者能图像化地将传感器或监控器联系到系统各个组成，而且这种方法添加传感器层不会影响到系统可靠性分析。我们通过一个来自工业真实系统来验证这种算法的实用性与有效性。

关键字：系统诊断；决策树；故障树；实际状态和传感器建模

1. 简介
系统诊断是用于判定复杂系统故障根源的一种方法。简单来说，即是在数据、其他实证和测试程序的分析处理下，将所有的可能性都经由假定、分析，最终减少排除，直到找出故障。在此过程中，可选择的测试的检测范围，测试获取信息的数量以及测试的费用都影响着诊断过程的效益。以计算机为基础的故障诊断能使得获取测试策略并通过它找出所有潜在可能的测试过程自动化。
故障诊断可以被归纳如下：系统S是由一些可能存在故障的组件 (C1，C2…Cn)所组成，一系列的测试方法T(T1，T2…Tm)可以用于判定是哪些组件(C)的故障导致系统的失效。我们把简单直观的检测叫做Test，如叶片是否松脱；系统响应时间是否非正常的变长了；警告灯是否亮了或者是对子系统的一次具体的实际检测。每一次的检测都有一个二进制数的结果输出(即测试结果成功或者失败yes/no)。每次测试的结果都将系统的所有组件分为两个子集：一部分是可疑的故障源，另一部分是由测试判定是无问题的。而这些被判定为有故障嫌疑的部分又包括已经被诊断出失效的组件和其余可能有故障也可能没有故障的组件。接着的另一个不同的检测又重复这个过程，不断减少可疑组件直到所有的可疑部分都得到证实，所有导致系统失效的组件都被诊断出来。