一种武器装备智能故障定位系统的制作方法

本发明涉及武器测试，尤指一种武器装备智能故障定位系统。

背景技术：

1、在现代武器装备的维护和故障诊断领域，随着技术的发展和作战环境的复杂性增加，传统的维护和故障诊断方法正面临越来越多的挑战。故障树分析(fta)作为一种在工业界广泛应用的成熟方法，虽然在简单或静态系统的可靠性分析中表现良好，但在面对当今日益复杂化的武器系统时，其局限性逐渐显现。传统的fta方法高度依赖于专家知识来构建故障树。这不仅意味着在构建和更新故障树时需要大量的时间和专业知识，而且当装备技术不断进步，出现新的故障模式时，现有的故障树可能很难及时更新，从而影响故障诊断的准确性。传统的fta主要针对静态系统进行分析，难以适应装备运行环境和故障模式的动态变化。在实际应用中，系统的运行状态可能会受到多种因素的影响，如环境条件变化、系统老化等，这些动态因素往往导致故障模式多样化，增加了故障诊断的难度。同时传统方法在处理和分析大规模数据时存在局限，缺乏有效的数据处理工具和算法，难以从复杂的数据中提取有用信息。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种武器装备智能故障定位系统。

2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

3、一种武器装备智能故障定位系统，包括：数据采集模块、故障关联模块、故障定位模块和智能学习模块，所述数据采集模块、所述故障关联模块、所述智能学习模块和所述故障定位模块依次连接，所述数据采集模块与所述故障定位模块连接；

4、所述数据采集模块用于收集武器装备的运行数据及历史标注判断数据；

5、所述故障关联模块用于根据历史标注判断数据生成元器件故障树；

6、所述故障定位模块用于构建神经网络模型，在神经网络模型中将武器装备的运行数据和历史标注判断数据转换为特征点值进行矩阵输入到神经网络模型，通过神经网络模型计算每个故障类型的概率分布，并根据概率分布确定故障类型和位置，生成故障定位结果；

7、所述智能学习模块用于根据元器件故障树调整权重矩阵的配置，其中损失函数l的计算公式如下：

8、l＝lpred+λltree(p，f)，

9、其中，lpred是预测误差项，λltree(p，f)是基于元器件故障树逻辑的约束项，λ是平衡因子，f是元器件故障树的编码矩阵；

10、所述智能学习模块还用于根据故障定位结果与历史标注判断数据定时调整元器件故障树编码矩阵f。

11、进一步地，所述武器装备的运行数据包括温度读数、压力值、振动数据和不同操作下电流和电压测量值。

12、进一步地，所述根据历史标注判断数据生成元器件故障树包括：

13、使用历史标注判断数据中的故障案例和相应的武器装备元器件故障信息，通过故障案例重合构建已知故障类型及其关联元器件的故障树。

14、进一步地，所述将武器装备的运行数据和历史标注判断数据转换为特征点值进行矩阵输入包括：

15、对收集到的运行数据和历史标注判断数据进行标准化处理，包括去除噪声、填补缺失值和数据标准化。

16、进一步地，所述根据元器件故障树调整权重矩阵的配置包括以下步骤：

17、解析元器件故障树的编码矩阵f，识别故障路径；

18、根据故障路径，通过梯度反向传播算法调整神经网络中相关路径的权重；

19、根据权重调整结果动态调整损失函数中基于元器件故障树逻辑的约束项λltree(p，f)。

20、进一步地，所述根据故障定位结果与历史标注判断数据定时调整元器件故障树编码矩阵f包括：

21、根据预设时间间隔将故障定位结果与历史标注判断数据进行加权平均，得到每一故障类型的调整分值；

22、根据每一故障类型的调整分值调整参数故障树编码矩阵f中各个元素的取值区间。

23、进一步地，所述根据预设时间间隔将故障定位结果与历史标注判断数据进行加权平均，其中历史标注判断数据的权重大于故障定位结果权重。

24、进一步地，所述根据每一故障类型的调整分值调整参数故障树编码矩阵f中各个元素的取值区间包括：

25、当调整分值大于预设阈值时，根据调整分值与预设阈值的差值生成第一偏重，根据第一偏重调整参数故障树编码矩阵f中各个元素的取值区间；

26、当调整分值小于或等于预设阈值时，根据调整分值与预设阈值的差值生成第二偏重，根据第二偏重调整参数故障树编码矩阵f中各个元素的取值区间。

27、本发明的有益效果在于：本发明中的通过收集武器装备的运行数据及历史标注判断数据，根据历史标注判断数据生成元器件故障树，利用机器学习技术优化故障定位过程，特别是通过调整权重矩阵的配置来提高故障诊断的准确性。这一过程的关键在于损失函数l的设计，直接影响模型训练的效果和故障预测的准确率。损失函数l由两部分组成：预测误差项和基于元器件故障树逻辑的约束项。预测误差项衡量模型预测结果与实际故障类型之间的偏差，目标是最小化这一误差，提高模型预测的准确性。基于元器件故障树逻辑的约束项则是根据故障树的结构对权重矩阵进行约束，以确保模型预测结果的逻辑一致性和可靠性。智能学习模块通过优化损失函数l，自动调整神经网络权重矩阵的配置。这一过程涉及到对损失函数的梯度下降优化，根据损失函数关于权重的偏导数调整权重值，以达到减小预测误差和满足故障树逻辑约束的目的。智能学习还通过将实时的故障定位结果与历史标注判断数据进行融合。定时调整元器件故障树编码矩阵f的机制，智能学习模块能够持续优化故障诊断模型，使其适应系统的变化和新出现的故障模式。这一过程不仅提高了故障定位的准确性和效率，而且增强了系统对复杂、动态武器装备环境的适应能力，显著提升了维护和诊断工作的性能。

28、通过结合自动化故障树更新、利用运行数据的机器学习模型以及智能学习模块的自适应优化，本发明为现代武器装备的故障诊断提供了一种高效、准确、自适应的解决方案，有效降低了武器装备中故障诊断的难度。

技术特征：

1.一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，包括：数据采集模块、故障关联模块、故障定位模块和智能学习模块，所述数据采集模块、所述故障关联模块、所述智能学习模块和所述故障定位模块依次连接，所述数据采集模块与所述故障定位模块连接；

2.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述武器装备的运行数据包括温度读数、压力值、振动数据和不同操作下电流和电压测量值。

3.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述根据历史标注判断数据生成元器件故障树包括：

4.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述将武器装备的运行数据和历史标注判断数据转换为特征点值进行矩阵输入包括：

5.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述根据元器件故障树调整权重矩阵的配置包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述根据故障定位结果与历史标注判断数据定时调整元器件故障树编码矩阵f包括：

7.根据权利要求6所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述根据预设时间间隔将故障定位结果与历史标注判断数据进行加权平均，其中历史标注判断数据的权重大于故障定位结果权重。

8.根据权利要求6所述的一种武器装备智能故障定位系统，其特征在于，所述根据每一故障类型的调整分值调整参数故障树编码矩阵f中各个元素的取值区间包括：

技术总结本发明涉及武器测试技术领域，尤指一种武器装备智能故障定位系统，通过集成数据采集、故障关联分析、神经网络模型和智能学习模块来提高故障定位的准确性和效率。数据采集模块收集武器装备的运行数据及历史标注判断数据，然后通过故障关联模块生成元器件故障树。故障定位模块使用构建的神经网络模型，将运行数据和历史数据转换为特征点值，计算故障类型的概率分布，从而确定最可能的故障类型和位置。智能学习模块根据元器件故障树调整权重矩阵的配置，优化损失函数，以适应故障模式的变化，并通过动态调整故障树编码矩阵以精细化故障诊断，增强了模型对新出现故障模式的适应能力，为武器装备的维护和修复提供了一种高效、智能的解决方案。技术研发人员：金俊,段莉娟受保护的技术使用者：北京中航科电测控技术股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/27