[發明專利]帶噪聲的監控器檢測和間歇故障隔離

無效

• 申請號: 201010561314.0
• 申請日: 2010-11-26
• 公開（公告）號: CN102141948A
• 公開（公告）日: 2011-08-03
• 發明（設計）人: Q·G·邵;R·R·芒努松;D·米勒;B·J·巴頓;D·M·科爾貝
• 申請（專利權）人: 霍尼韋爾國際公司
• 主分類號: G06F11/22
• 分類號: G06F11/22
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 李娜;蔣駿

本發明是依照Boeing發包的主合同No.W56HZV-05-C-0724和分包合同Nos.3EC1893?與5EC8407在政府支持下做出的。政府對本發明具有某些權利。

技術領域

本發明總體上涉及數據處理系統和方法，且更具體地涉及從具有間歇系統故障的帶噪聲的監控器辨別偽故障。

背景技術

間歇故障可能在數據處理系統內在沒有進行任何動作比如對系統配置的維修和更換的情況下出現或消失。故障可從其感測信號的間歇現象檢測。這種檢測可轉換為診斷監控，其中“0”指示未檢測到故障（解除）而“1”指示檢測到故障（指示）。然而，已知系統在辨別由帶噪聲的監控器或來自可能成為永久故障的間歇故障的瞬態環境狀況生成的暫時異常傳感器值時是無效的，從而導致例如錯誤的信息或連接器問題。從可能導致永久故障的間歇故障辨別這些暫時異常傳感器值是有利的。

間歇故障的實時檢測和診斷已經成為系統診斷的挑戰。一方面涉及故障自身的間歇性。同間歇性關聯的兩個主要挑戰是1）不可預測的發生故障的頻率，這使得檢測變得困難，和2）故障的起因，其不僅取決于所研究系統的潛在故障，而且還取決于不可預測的瞬態環境狀況。另一方面涉及用于檢測故障的傳感器/監控器。待檢測的系統沒有故障，但是傳感器/監控器本身因為它們自身的故障而有噪聲，這是很有可能的。

使實時檢測和診斷變得困難的是對事件的采樣。故障的不可預測性使得難以確定在可能推斷出檢測到的故障是系統的真實故障、監控器是帶噪聲的、還是存在需要進一步監控的情況之前，事件應該被監控多長時間。

因此，期望提供一種從間歇系統故障中辨別出偽故障的方法和系統，該偽故障例如可能由產生暫時異常傳感器值的瞬態環境狀況或帶噪聲的監控器造成。此外，本發明的其他期望特征和特性將從隨后的詳細說明和所附權利要求，連同附圖和前述的技術領域和背景技術變得顯而易見。

發明內容

一種檢測和診斷系統故障的方法，包括在操作期間檢測監控器的帶噪聲的狀態并且結合量化的監控器不確定性等級以支持故障隔離推理。

另一種檢測和診斷系統故障的方法，包括采集數據且執行數據的監控器評價以確定該監控器是否是帶噪聲的。如果監控器不是帶噪聲的，則確定故障隔離。如果不能確定監控器不是帶噪聲的，則采集附加數據。對監控器是否是帶噪聲的或是否存在間歇故障進行評價。如果不能進行評價，則確定監控器的不確定性。

附圖說明

在下文中，將連同下列附圖描述本發明，其中相似的數字表示相似的元件，且

圖1是適于在實施優選實施例中使用的計算機系統的框圖；

圖2-6是圖示監控器值的五個觀察情景的圖表；

圖7是圖示序列概率比測試的圖表；

圖8是圖2-6中五種情景的觀察值表；

圖9是圖8中五種情景的觀察值的圖表；

圖10是不確定性隨概率的變化圖表；

圖11是對于圖2情境的不確定性計算值的表；

圖12是對于圖6情境的不確定性計算值的表；以及

圖13是監控器推理架構的流程圖。

具體實施方式

下面對發明的詳細說明實際上只是示例性的，并且不意圖限制本發明或本發明的應用和使用。此外，不意圖被前述的技術領域、背景技術、發明內容、或以下的詳細說明所給出的任何理論所限制。

本文描述的示例性實施例使用序列概率比測試(SPRT)來統計測試監控器的帶噪聲的狀態。SPRT是貝葉斯統計過程，其要求在執行數據采集之前，詳細描述模型的結果期望。如果在數據采集期間滿足某些條件，則將就繼續數據采集和所收集的數據的解釋作出判定。當數據被采集時，計算對數似然比的和。如果該和大于第一預先限定的閾值，則接受第一預先限定的假設，或者如果該和小于第二閾值，則接受第二預先限定的假設。在數據正在被采集時對該數據進行分析允許比經典假設測試得到更早的結論。

香農熵理論被用于量化監控器的不確定性等級以支持監控器值在故障隔離中的使用。在信息論（數據處理）中，熵是對同隨機變量有關的不確定性的測量。香農熵是對信息期望值的測量，通常用比特表示。更具體地，當隨機變量未知時，香農熵理論是對平均信息內容的測量。例如，如果兩個事件是均等可能的，則熵為1（比特），或者如果事件之一絕對會發生，則熵為0。因此隨機事件的熵值X為0?≤?X?≤?1。香農熵常規上已被用于測量包含在消息中、與可預測的消息部分相反的信息，例如涉及字母或單詞重復的出現頻率的語言結構或統計屬性中的冗余度。