贝叶斯方法优化批次定检设备故障诊断

本文主要探讨了批次定检设备故障诊断的贝叶斯方法在航空领域的应用，针对机载设备故障定位率低的问题，提出了一种创新的故障诊断策略。传统批次定检通常采用整机测试，如果失败则逐个检查模块，这种方法忽视了设备的可靠性信息，导致检测成本高、效率低下。为改进这一现状，研究者利用了贝叶斯统计学原理，针对批次定检机载无线电设备的失效规律，设计了一种故障概率估计模型。 在小子样（即样本数量较少）情况下，通过贝叶斯估计，研究人员能够对单个或少量设备故障的概率进行预测。他们建立了一个基于各模块故障概率的决策机制，即根据模块故障的可能性来指导下一步的故障检测，旨在提高一次定位准确率，缩短故障查找时间，从而提高整体维护效率。 文章提出了三种针对不同情况的故障诊断指导方法，并通过仿真计算验证了这些方法的有效性。结果显示，与传统方法相比，采用贝叶斯方法显著提升了故障定位的准确性，对于降低维修成本和提高飞机可用性具有重要的实际意义。这不仅适应了西方发达国家如美国所倡导的视情维护趋势，也为我国航空工业引入更高效的维护体制提供了科学依据和技术支持。 该研究不仅解决了批次定检设备故障诊断中的小子样问题，而且推动了我国航空维护领域向更智能、更高效的维护模式转变，具有很高的工程应用价值。未来的研究可以进一步优化算法，以适应更多复杂的航空设备和环境条件，为提升整个行业的维护水平做出了贡献。