基于系統組件Agent模擬的故障傳播仿真模型*

隋佳君 胡 濤 文昊林

（海軍工程大學管理工程與裝備經濟系 武漢 430033）

1 引言

故障診斷作為故障預測和健康管理（Prognostics Health Management，PHM）技術的關鍵環節，在裝備保障工作中作用顯著。故障診斷技術是判斷故障定位、故障的影響危害程度、分析故障產生的原因所采用的技術。其中故障定位方法研究主要有以下幾種思路。

1）通過 FMECA［1～4］與 FTA［5～8］等傳統分析方法，確定系統的薄弱環節

FMECA和FTA作為傳統的經典故障診斷方法，對系統結構呈現清晰。但其局限性也顯而易見，分析依賴于主觀經驗知識，以大量的裝備資料數據為基礎，沒有擺脫對于技術人員經驗知識的依賴。這難以滿足復雜系統故障診斷的需求。

2）通過仿真獲取系統的故障數據，分析系統的故障趨勢［9～12］

這種趨勢模型需要有充足的歷史數據，才能保證模型的準確性、完整性，對故障原因解釋性較差，不易判斷故障的根本原因，難以根除故障對系統的危害。

3）建立系統故障傳播模型，研究故障的傳播路徑

故障傳播模型一般為復雜網絡結構的有向圖，可表示故障之間關系，建模方法多樣［13～14］。通過傳播模型與實際比對或按傳播路徑追溯等手段，解決復雜系統故障定位難的問題。

上述方法在故障在定位研究中各具優勢，但局限性也較為明顯。隨著人工智能發展，智能故障診斷技術受到廣泛關注。智能診斷能過快速地對故障定位、隔離，大大提高了故障診斷的效率，提高了設備的可用度。目前智能體（Agent）技術在故障診斷中的應用大多是按功能實現搭建智能體模塊［15～18］。……