艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究

王孟蓮 馬丹 沈楓 龍飛

（1. 中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七一二研究所, 武漢 430064; 2. 武漢理工大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院, 武漢430063）

艦船綜合電力系統(tǒng)（IPS）是基于美國(guó)海軍國(guó)防部及相關(guān)部門提出的用于下一代艦船平臺(tái)的集成系統(tǒng)。IPS具備諸多好處，如具有靈活的結(jié)構(gòu)，完善的生存能力和隱蔽性，提高了戰(zhàn)斗力，降低了全壽命周期成本等。近年來(lái)在全球范圍內(nèi)進(jìn)行了重要的研究和開發(fā)，目的是獲得這項(xiàng)技術(shù)，使之成為全電力船的動(dòng)力基礎(chǔ)。電力推進(jìn)系統(tǒng)是IPS體系架構(gòu)中的重要組成，提供艦船的航行功能和動(dòng)力定位需要，其可靠性直接影響艦船的安全性和機(jī)動(dòng)性[1]。

隨著故障檢測(cè)和故障診斷技術(shù)在控制領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，為提高電力推進(jìn)系統(tǒng)的可靠性、可維護(hù)性、有效性和安全性開辟了一條新途徑。所謂故障檢測(cè)（fault detection）即確定系統(tǒng)發(fā)生了故障。而故障診斷（fault diagnosis）是指在故障檢測(cè)之后，確定故障種類及大小、故障發(fā)生的時(shí)間及部位，廣義的故障診斷定義也包含了故障檢測(cè)的內(nèi)容[2]。

艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)的故障診斷屬于電力設(shè)備故障診斷的范疇，是保證電力推進(jìn)監(jiān)控系統(tǒng)可靠工作的重要保障和關(guān)鍵技術(shù)。對(duì)電力推進(jìn)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷技術(shù)研究，是設(shè)計(jì)一個(gè)性能優(yōu)越的電力推進(jìn)監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)[3]。

1 國(guó)內(nèi)外研究概況、水平和發(fā)展趨勢(shì)

故障診斷技術(shù)的發(fā)展在經(jīng)歷了基于感官和簡(jiǎn)單儀表、基于硬件冗余、基于解析冗余的階段之后，已經(jīng)進(jìn)入基于解析冗余的故障診斷方法的成熟時(shí)期和智能方法的發(fā)展時(shí)期。傳統(tǒng)的診斷技術(shù)已不能適應(yīng)系統(tǒng)的日趨復(fù)雜化、智能化及光機(jī)電一體化，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及人工智能技術(shù)特別是專家系統(tǒng)的發(fā)展，診斷技術(shù)進(jìn)入智能化階段。20世紀(jì)80年代中后期，一部分學(xué)者開始把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于控制系統(tǒng)故障診斷方面，作了一些成功而有益的嘗試。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷不需要精確的數(shù)學(xué)模型，引入了診斷對(duì)象的許多信息，特別是可以充分利用專家診斷知識(shí)等，因此具有良好的應(yīng)用前景，尤其是在非線性領(lǐng)域。另外基于模糊推理、模式識(shí)別以及專家系統(tǒng)等智能診斷方法也逐漸發(fā)展起來(lái)。尤其是近年來(lái)，智能診斷方法因?yàn)椴恍枰_的數(shù)學(xué)模型，成為針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的首選故障診斷方法[4]。

艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)的故障診斷屬于電力設(shè)備故障診斷的范疇，電力設(shè)備的故障與其征兆之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，具有不確定性及非線性，而人工智能方法恰好能發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，故目前的電力設(shè)備故障診斷系統(tǒng)多借用人工智能技術(shù)，其診斷分析方法一般可歸納為四類：(1)基于信號(hào)變換的診斷方法：電力設(shè)備的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測(cè)的電氣信號(hào)及振動(dòng)信號(hào)之中，常用的信號(hào)變換方法有希爾伯特變換和小波變換。基于信號(hào)變換的故障診斷方法在電力設(shè)備故障診斷的實(shí)際應(yīng)用中取得了很多成果；尤其是小波變換，很適合于探測(cè)正常信號(hào)分析中夾帶的瞬態(tài)反?，F(xiàn)象并展示其成分，在電力設(shè)備故障診斷中占有重要地位。但基于信號(hào)變換的診斷方法缺乏學(xué)習(xí)功能。(2)基于專家系統(tǒng)的診斷方法：該方法是根據(jù)專家以往經(jīng)驗(yàn)，將其歸納成規(guī)則，并運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)規(guī)則通過(guò)規(guī)則推理來(lái)進(jìn)行故障診斷?；趯＜蚁到y(tǒng)的診斷方法具有診斷過(guò)程簡(jiǎn)單、快速等優(yōu)點(diǎn)，但也存在著局限性，基于專家系統(tǒng)的方法屬于反演推理，因而不是一種確保唯一性的推理方法，該方法存在著獲取知識(shí)的瓶頸。對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)所觀測(cè)到的癥狀與所對(duì)應(yīng)故障之間聯(lián)系是相當(dāng)復(fù)雜的，專家經(jīng)驗(yàn)歸納成規(guī)則往往不是唯一的并且有相當(dāng)難度。(3)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的診斷方法：簡(jiǎn)單處理單元廣泛連接而成的復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，具有學(xué)習(xí)能力，自適應(yīng)能力，非線性逼近能力等。故障診斷的任務(wù)從映射角度看就是從征兆到故障類型的映射。用 ANN技術(shù)處理故障診斷問(wèn)題，不僅能進(jìn)行復(fù)雜故障診斷模式的識(shí)別，還能進(jìn)行故障嚴(yán)重性評(píng)估和故障預(yù)測(cè)，由于ANN能自動(dòng)獲取診斷知識(shí)，使診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力。但 ANN方法也存在訓(xùn)練樣本獲取難，訓(xùn)練樣本需求量大，算法收斂速度慢且易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)。(4)基于集成型智能系統(tǒng)的診斷方法：隨著電力設(shè)備系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，依靠單一的故障診斷技術(shù)已難滿足復(fù)雜電力設(shè)備的故障診斷要求，因此上述各種診斷技術(shù)集成起來(lái)形成的集成智能診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前電力設(shè)備故障診斷研究的熱點(diǎn)。主要的集成技術(shù)有：基于規(guī)則的專家系統(tǒng)與ANN結(jié)合，模糊邏輯與ANN結(jié)合，混沌理論與ANN結(jié)合，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合。

2 電力推進(jìn)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能模型

典型電力推進(jìn)系統(tǒng)主要設(shè)備是主推進(jìn)裝置，由推進(jìn)變壓器、推進(jìn)變頻器、推進(jìn)電動(dòng)機(jī)及螺旋槳組成。針對(duì)電力推進(jìn)系統(tǒng)這個(gè)控制對(duì)象設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)組成框圖如圖1所示。

圖1 故障診斷與控制系統(tǒng)組成

電力推進(jìn)系統(tǒng)的故障診斷及控制系統(tǒng)由硬件系統(tǒng)與軟件系統(tǒng)構(gòu)成，其中，硬件系統(tǒng)包括用于故障檢測(cè)的傳感器、用于控制的控制器系統(tǒng)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)；軟件系統(tǒng)包括控制軟件和人機(jī)界面軟件，前者能夠進(jìn)行基于知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的故障診斷和決策支持，后者提供操作界面給用戶。這里的故障診斷是包含了故障信號(hào)檢測(cè)的廣義概念，用基于故障樹、專家系統(tǒng)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行設(shè)計(jì)。

實(shí)現(xiàn)電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷與控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，從功能上對(duì)其進(jìn)行劃分，包括了FDD和容錯(cuò)控制兩大類，見(jiàn)圖2故障診斷與控制系統(tǒng)功能模型框圖。建立艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制模型的第一步：需要分析找出電力推進(jìn)系統(tǒng)內(nèi)部故障的類型和外部海況對(duì)電力推進(jìn)系統(tǒng)的影響，為擾動(dòng)分析與系統(tǒng)自身故障檢測(cè)與診斷提供依據(jù)；同時(shí)需要分析各種運(yùn)行狀態(tài)下操作的互斥性，為誤操作阻斷提供依據(jù)。其中，信號(hào)校驗(yàn)?zāi)K的基本任務(wù)是及時(shí)發(fā)現(xiàn)測(cè)量系統(tǒng)中發(fā)生的傳感器故障，當(dāng)發(fā)現(xiàn)故障時(shí)則盡可能地從受故障“污染”的數(shù)據(jù)中估計(jì)出實(shí)際的測(cè)量參數(shù)，從而為自動(dòng)控制及人工操作提供可靠的信息基礎(chǔ)。經(jīng)校驗(yàn)后的信號(hào)則可以用于電力推進(jìn)系統(tǒng)的擾動(dòng)分析和故障診斷及工況分析。故障診斷模塊通過(guò)分析校驗(yàn)后的傳感器信號(hào)，檢測(cè)與診斷電力推進(jìn)系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)備，運(yùn)行過(guò)程的故障。擾動(dòng)分析模塊根據(jù)校驗(yàn)后的測(cè)量信號(hào)估計(jì)出系統(tǒng)主要的擾動(dòng)變量，為實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)控制提供必要的信息。工況分析模塊接受以上三個(gè)模塊的結(jié)果，根據(jù)預(yù)定的工況分析準(zhǔn)則判斷當(dāng)前系統(tǒng)所處的工況，包括：正常工況、異常工況與應(yīng)急工況。決策支持模塊接受工況分析的結(jié)果，自動(dòng)識(shí)別當(dāng)前系統(tǒng)所處的運(yùn)行與操作階段，為操作人員提供操作決策信息，負(fù)責(zé)人機(jī)交互。為防止操作人員的誤操作設(shè)立誤操作阻斷模塊該模塊只允許正確的操作進(jìn)入系統(tǒng)，阻斷明顯錯(cuò)誤的操作決策并提出警示，對(duì)不易鑒別的操作則給出必要的警示，通常利用軟件實(shí)現(xiàn)。通過(guò)應(yīng)急控制模塊執(zhí)行應(yīng)急控制方案，使系統(tǒng)處于臨界緊急狀態(tài)時(shí)則進(jìn)入應(yīng)急工況。容錯(cuò)控制模塊是一個(gè)備用的控制方案，目的在于系統(tǒng)處于異常工況（非臨界緊急工況）時(shí)仍可以降低某些指標(biāo)，保證系統(tǒng)安全運(yùn)行一定時(shí)間，針對(duì)不同的故障因素和運(yùn)行工況，一般采取控制系統(tǒng)重組或重構(gòu)的方法調(diào)整控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)或參數(shù)。

圖2 故障診斷與控制系統(tǒng)功能模型

3 電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究

針對(duì)艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)備種類多、結(jié)構(gòu)和運(yùn)行復(fù)雜的特點(diǎn)，故障診斷系統(tǒng)首先要能對(duì)各種常見(jiàn)故障和先驗(yàn)故障做出準(zhǔn)確的判斷和故障定位，并能給出故障處理的意見(jiàn)，為用戶提供決策支持；其次，對(duì)于首次發(fā)生的故障，即設(shè)計(jì)過(guò)程中未能收集到的故障征兆，也具備辨識(shí)能力,這就要求故障診斷系統(tǒng)具備一定的學(xué)習(xí)功能。因此，將采用故障樹分析法來(lái)描述電力推進(jìn)系統(tǒng)的先驗(yàn)故障，故障樹模型可以形象直觀地為用戶提供按樹形組織的維護(hù)指南；故障樹分析法的最小割集將是基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的主要內(nèi)容，在構(gòu)造專家系統(tǒng)時(shí)可通過(guò)合理組織知識(shí)庫(kù)和采用高效的推理機(jī)制來(lái)滿足故障診斷系統(tǒng)的實(shí)時(shí)需求；面對(duì)知識(shí)庫(kù)中尚未收集但在實(shí)際運(yùn)行中可能發(fā)生的故障，建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來(lái)處理它們，該人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本來(lái)自專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，且當(dāng)故障被辨識(shí)和處理后，將此樣本依舊添加到專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)中。

艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)主要研究工作如下：故障診斷模型研究；仿真技術(shù)研究；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究；專家系統(tǒng)研究。具體：（1）通過(guò)進(jìn)行基于實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的故障診斷研究，提出基于電力推進(jìn)系統(tǒng)的故障特征信號(hào)的故障診斷模型，在故障診斷模型的基礎(chǔ)上建立故障樹。（2）在電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷模型和故障樹的基礎(chǔ)上，研究故障診斷知識(shí)的有效表達(dá)方式，建立基于電力推進(jìn)系統(tǒng)故障模型的初步故障診斷知識(shí)庫(kù)。（3）優(yōu)選適合于電力推進(jìn)系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)診斷知識(shí)庫(kù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，克服各自缺陷，實(shí)現(xiàn)可行算法。（4）通過(guò)仿真技術(shù)研究，為故障診斷專家系統(tǒng)提供一個(gè)測(cè)試環(huán)境。

3.1 基于實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的故障診斷模型研究

根據(jù)電力推進(jìn)系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)控制的實(shí)際狀況，借鑒常見(jiàn)故障和先驗(yàn)故障的已有經(jīng)驗(yàn)，分析電氣信號(hào)與故障之間的內(nèi)在聯(lián)系，確定故障征兆和故障原因的映射關(guān)系，建立電力推進(jìn)系統(tǒng)的故障診斷模型。然后對(duì)故障類型和等級(jí)進(jìn)行劃分，并基于建立的故障診斷模型形成相應(yīng)的故障樹，為后面的相關(guān)研究提供基礎(chǔ)。針對(duì)電力推進(jìn)系統(tǒng)先驗(yàn)故障，頂層故障樹如圖3。

圖3 電力推進(jìn)系統(tǒng)頂層故障樹

3.2 診斷知識(shí)表達(dá)和知識(shí)庫(kù)研究

常用的故障診斷知識(shí)表達(dá)方式有：基于謂詞邏輯表示法，基于產(chǎn)生式規(guī)則表示法，基于過(guò)程式知識(shí)表示法，基于框架式表示法，基于知識(shí)模型表示法和基于面向?qū)ο蟊硎痉?。其中，面向?qū)ο蟮闹R(shí)表達(dá)方法是隨著面向?qū)ο蠹夹g(shù)和語(yǔ)言而推出的，是框架式表示法的面向?qū)ο髮?shí)現(xiàn)。由于采用類的概念并引進(jìn)繼承和封裝技術(shù)，減少了知識(shí)表達(dá)的冗余性，使知識(shí)庫(kù)易于修改。在已有故障診斷模型和故障樹的基礎(chǔ)上，采用面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示方法，對(duì)電力推進(jìn)系統(tǒng)的屬性和故障關(guān)系進(jìn)行分析，用不同層次的類來(lái)描述其屬性及其故障關(guān)系，通過(guò)類的構(gòu)造來(lái)建立診斷知識(shí)庫(kù)，同時(shí)將推理機(jī)的診斷過(guò)程用面向?qū)ο蠹夹g(shù)實(shí)現(xiàn)。

根據(jù)故障樹的分析結(jié)果，我們可以進(jìn)行專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的首次建立。知識(shí)庫(kù)是一個(gè)離線數(shù)據(jù)庫(kù)，其記錄的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要由三個(gè)字段組成：字段1：故障編號(hào)；字段2：故障現(xiàn)象；字段3：故障原因。由故障編號(hào)唯一表示故障，故障現(xiàn)象與故障原因是一對(duì)一的映射關(guān)系。

其次，要建立合適的推理機(jī)制。一方面，提供在線故障檢測(cè)與診斷，另一方面，提供人機(jī)接口給用戶可進(jìn)行離線故障查詢和維護(hù)指南。進(jìn)行在線故障檢測(cè)，還需要一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)構(gòu)上，它可以是知識(shí)庫(kù)的一個(gè)索引數(shù)據(jù)庫(kù)，在線檢測(cè)的參數(shù)和狀態(tài)均記錄到這個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。推理機(jī)判斷，當(dāng)信號(hào)正常時(shí)，系統(tǒng)繼續(xù)運(yùn)行；當(dāng)信號(hào)異常時(shí)，將異常信號(hào)與知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容對(duì)比，從而根據(jù)故障現(xiàn)象確定故障成因。離線時(shí)，用戶可以進(jìn)行故障查詢和實(shí)現(xiàn)其它輔助功能（如訓(xùn)練）。在此研究的基礎(chǔ)上，應(yīng)用專家系統(tǒng)技術(shù)構(gòu)造專家系統(tǒng)。

3.3 實(shí)時(shí)診斷方法研究

無(wú)論采用何種知識(shí)表達(dá)方式，當(dāng)發(fā)生故障時(shí)，都是依據(jù)故障信息所對(duì)應(yīng)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行知識(shí)樹圖的搜索。知識(shí)樹是建立在診斷問(wèn)題上的，是按預(yù)先領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)造成的組合固定的樹，而并非是任意組合的，因此缺乏自學(xué)習(xí)能力。但實(shí)際中的電力推進(jìn)系統(tǒng)的故障診斷所依據(jù)的故障信息都屬于實(shí)時(shí)信息，在現(xiàn)實(shí)的環(huán)境中，易出現(xiàn)知識(shí)庫(kù)沒(méi)有涵蓋的新故障情況，這樣會(huì)使知識(shí)推理過(guò)程陷入無(wú)窮遞歸，導(dǎo)致無(wú)法求解或得出錯(cuò)誤解。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可克服這個(gè)缺陷， 具有強(qiáng)的自組織、自學(xué)習(xí)能力，魯棒性高，且推理速度與規(guī)模大小無(wú)明顯的關(guān)系，對(duì)于知識(shí)庫(kù)中無(wú)法識(shí)別的新故障，收集相應(yīng)的故障實(shí)例樣本，設(shè)計(jì)合適的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)算法，通過(guò)對(duì)實(shí)例樣本的學(xué)習(xí)形成新的故障知識(shí)，新知識(shí)自動(dòng)添加進(jìn)知識(shí)庫(kù)，使故障診斷系統(tǒng)在實(shí)際使用過(guò)程中不斷完善。

3.4 故障診斷專家系統(tǒng)研究

如圖 4，故障診斷專家系統(tǒng)軟件分為以下幾個(gè)相互聯(lián)系的主要功能模塊：人機(jī)接口控制模塊、信號(hào)檢測(cè)處理模塊、知識(shí)獲取及管理模塊、推理機(jī)模塊、ANN自學(xué)習(xí)模塊及知識(shí)庫(kù)、樣本庫(kù)模。

圖4 電力推進(jìn)系統(tǒng)的故障診斷專家系統(tǒng)模型

人機(jī)接口控制模塊負(fù)責(zé)用戶的人機(jī)交互、故障原因的輸出。信號(hào)檢測(cè)處理模塊負(fù)責(zé)檢測(cè)信號(hào)的輸入及故障信號(hào)的過(guò)濾。知識(shí)獲取和管理模塊用于處理相關(guān)的專家經(jīng)驗(yàn)及已經(jīng)生成的故障樹，基于故障樹的故障規(guī)則的集成知識(shí)表示是通過(guò)故障樹定性分析法，把故障樹轉(zhuǎn)換為若干個(gè)最簡(jiǎn)單故障樹，再將每個(gè)最簡(jiǎn)單故障樹轉(zhuǎn)換為故障知識(shí)庫(kù)中的一條或多條產(chǎn)生式規(guī)則，其中故障樹中邏輯“與門”被處理為一條故障規(guī)則，邏輯“或門”被處理為多條故障規(guī)則，處理好的故障規(guī)則進(jìn)入相應(yīng)的設(shè)備故障知識(shí)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)。推理機(jī)對(duì)來(lái)自人機(jī)接口控制模塊和信號(hào)檢測(cè)處理模塊傳入的故障信號(hào)進(jìn)行處理，按一定的搜索匹配策略在設(shè)備故障知識(shí)庫(kù)中搜尋故障信號(hào)對(duì)應(yīng)的故障規(guī)則，如匹配成功，則把與故障檢測(cè)信號(hào)相匹配的故障原因傳遞給人機(jī)接口控制界面，如匹配不成功，則把此故障信號(hào)送入樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，供 ANN自學(xué)習(xí)模塊使用。ANN自學(xué)習(xí)模塊主要實(shí)現(xiàn)具有有效自學(xué)習(xí)或訓(xùn)練功能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中未匹配故障檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行自學(xué)習(xí)訓(xùn)練，然后生成新的故障規(guī)則，新的故障規(guī)則補(bǔ)充進(jìn)設(shè)備故障知識(shí)庫(kù)。故障知識(shí)庫(kù)和樣本數(shù)據(jù)庫(kù)模塊主要負(fù)責(zé)各自數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、維護(hù)管理和輸入輸出處理。

3.5 故障診斷仿真研究及試驗(yàn)驗(yàn)證

對(duì)故障診斷模型和方法進(jìn)行仿真研究，并設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)化的基于電力推進(jìn)系統(tǒng)故障模型的故障診斷專家系統(tǒng)的演示系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基本應(yīng)用。

4 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)故障診斷技術(shù)的引入，可以很大程度上提升電力推進(jìn)系統(tǒng)的可靠性。故障診斷技術(shù)使系統(tǒng)維修更加方便?；趯＜蚁到y(tǒng)的良好人機(jī)界面設(shè)計(jì)可以使方便操縱的同時(shí)阻斷誤操作。下一步的工作是，使用基于專家系統(tǒng)方法的人機(jī)界面設(shè)計(jì)，構(gòu)造故障數(shù)據(jù)字典型的知識(shí)庫(kù)，構(gòu)建電力推進(jìn)系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的模擬裝置。在進(jìn)行故障檢測(cè)與診斷分析時(shí)，難免有疏漏之處由于時(shí)間、環(huán)境、條件和水平有限，本文存在著很多不足，希望得到大家的批評(píng)和指導(dǎo)。

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