复杂系统故障诊断：基于符号有向图的分层方法

“基于符号有向图模型的分层故障诊断方法研究，刘静，谢刚。该论文探讨了复杂系统中符号有向图(Signed Directed Graph, SDG)模型在故障诊断中的应用，针对SDG模型结构复杂导致的‘组合爆炸’问题，提出了一种新的故障诊断方法。” 符号有向图(Signed Directed Graph, SDG)是一种表示系统之间相互作用和关系的数学模型，特别适用于描述复杂系统的动态行为。在SDG中，节点代表系统组件，边则表示组件间的因果关系，而边的正负符号则表示相互作用的性质（如正向影响或负向影响）。然而，当用于描述复杂系统时，SDG的结构变得极其复杂，这可能导致在搜索故障路径时出现“组合爆炸”现象，即随着系统规模的增长，可能的诊断路径数量呈指数级增加，使得故障诊断变得困难且耗时。 为解决这一问题，论文提出了一个改进的故障诊断策略。首先，通过构建SDG来描绘系统组件及其相互关系，接着利用图的邻接矩阵来表示这些关系。然后，通过Warshall算法计算可达矩阵，这一步骤可以帮助确定系统中各组件之间的可达性，从而识别出可能的故障传播路径。接下来，结合四种优选测量点的诊断技术，如传感器选择优化，与SDG的故障反向推理方法集成，以精确定位和诊断故障。 在实际应用中，该方法被应用于离心泵与液位系统的案例分析中，结果显示，这种方法能够快速有效地进行故障诊断，尤其对于复杂系统，它表现出了显著的优势和实用性。 关键词涉及的领域包括符号有向图、矩阵理论、测量点优选以及故障诊断技术。此研究对于提高复杂系统故障检测的效率和准确性具有重要意义，为工业过程自动化和控制系统的故障管理提供了理论支持和实践指导。中图分类号TP18和TP206分别对应自动控制理论和自动化系统及综合，表明该研究属于这两个领域的交叉部分。 这篇论文的研究成果为复杂系统故障诊断提供了一个新的解决方案，通过改进SDG模型的处理方式，有效降低了诊断复杂度，提高了诊断速度和精度。这种方法不仅对学术研究有价值，还对工业界的故障预防和维护策略具有重要实践意义。