航天測控網(wǎng)設(shè)備通用故障診斷系統(tǒng)研究

杜 瑩，周海東，胡紹林，王 飛，彭俊杰

（西安衛(wèi)星測控中心廈門測控站，廈門361023）

航天測控網(wǎng)設(shè)備通用故障診斷系統(tǒng)研究

杜 瑩，周海東，胡紹林，王 飛，彭俊杰

（西安衛(wèi)星測控中心廈門測控站，廈門361023）

為解決航天測控設(shè)備故障診斷系統(tǒng)通用性不強(qiáng)、知識獲取能力不足、推理效率低等問題，提出了一種基于二叉故障樹的航天測控網(wǎng)設(shè)備通用故障診斷系統(tǒng)，分析了通用系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、可視化二叉樹的設(shè)計(jì)模型和生成流程，探討了通用診斷系統(tǒng)的知識獲取方法、推理機(jī)制等關(guān)鍵技術(shù)。知識庫基于可視化二叉故障樹，通過最小割集的自動(dòng)求解和知識的自動(dòng)轉(zhuǎn)換，能夠有效獲取診斷知識；推理機(jī)采用正向推理機(jī)制和基于階段事件重要度的二級推理模式，有效提高了推理效率。通過在多型號航天測控網(wǎng)設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用，驗(yàn)證了該系統(tǒng)的有效性。

故障診斷；通用系統(tǒng)；航天測控；二叉樹；最小割集；知識獲取

1　引言

航天測控網(wǎng)測控點(diǎn)分散、測控設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜、系統(tǒng)子系統(tǒng)交叉耦合、故障模式繁多，研究適用于復(fù)雜航天測控網(wǎng)設(shè)備的可靠性建模分析方法，是提高測控網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行管理的自動(dòng)化水平的重要保障。故障樹分析法（FTA），是一種復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性分析方法，具有直觀形象、層次清晰、靈活方便和通用可靠的特點(diǎn)，已在航天故障診斷領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用［1］。文獻(xiàn)［2］采用故障樹分析法構(gòu)建了面向航天測控設(shè)備的故障樹模型，文獻(xiàn)［3］研究了基于案例推理和故障樹分析相結(jié)合的航天發(fā)射場測試發(fā)射系統(tǒng)的故障診斷方法，文獻(xiàn)［4］將故障樹分析法應(yīng)用于航天測量船通信裝備故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)中。然而，當(dāng)前國內(nèi)航天測控領(lǐng)域中基于故障樹的診斷系統(tǒng)往往都是面向某一特定測控設(shè)備對象構(gòu)建，存在知識獲取難、建樹工作量大、故障樹分析復(fù)雜、知識難以維護(hù)等問題［4-6］。

為了解決航天測控故障診斷系統(tǒng)在通用性、知識獲取能力、知識管理能力以及靈活的推理組合能力等實(shí)際工程方面存在的問題，適應(yīng)航天測控網(wǎng)設(shè)備的長期運(yùn)行需求，本文基于故障樹方法和專家系統(tǒng)技術(shù)，構(gòu)建基于故障樹的航天測控網(wǎng)設(shè)備故障診斷通用系統(tǒng)，從系統(tǒng)的體系架構(gòu)、知識自動(dòng)生成、推理技術(shù)等幾個(gè)方面，研究基于可視化二叉樹的知識自動(dòng)獲取與基于任務(wù)階段事件重要度的推理機(jī)制，為航天測控網(wǎng)設(shè)備的安全可靠運(yùn)行提供有效保障。

2　通用系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

基于故障樹的通用故障診斷系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖1，其核心部分是知識庫模塊、推理機(jī)模塊以及數(shù)據(jù)庫模塊，外圍部分是測控狀態(tài)采集與處理模塊、可視化二叉樹編輯平臺、知識智能生成模塊以及診斷結(jié)果顯示模塊。

圖1　基于故障樹的通用故障診斷系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)Fig.1 The general fault diagnosis system architecture based on fault tree

系統(tǒng)工作原理如下：首先知識智能生成模塊從可視化二叉樹編輯平臺獲取初始任務(wù)信息、資源信息及各種規(guī)則信息，經(jīng)MCS自動(dòng)劃分、MCS重要度求解以及知識生成后送入知識庫存儲。然后，推理機(jī)模塊從測控狀態(tài)采集與處理模塊獲取診斷初始事實(shí)，從知識庫中獲取診斷規(guī)則，生成相應(yīng)的事實(shí)和規(guī)則文件。最后，推理機(jī)模塊根據(jù)事實(shí)和規(guī)則文件，加載對應(yīng)的階段事件重要度，依次進(jìn)行測控任務(wù)模式下的故障推理，并解釋推理結(jié)果。

構(gòu)建通用故障診斷系統(tǒng)，關(guān)鍵要解決不同型號設(shè)備的知識可視化編輯、知識智能獲取、故障知識庫的建立以及測控模式下的推理控制策略等技術(shù)問題。本文采用通用監(jiān)控代理模式設(shè)計(jì)測控狀態(tài)采集與處理模塊，既能處理不同型號設(shè)備的共性問題，實(shí)現(xiàn)各型號設(shè)備監(jiān)控信息及測試信息的解析和邏輯處理，同時(shí)也針對個(gè)性問題提供了專用監(jiān)測接口；通過設(shè)計(jì)可視化二叉樹來進(jìn)行知識自動(dòng)獲取，為故障知識庫提供各型號設(shè)備故障診斷知識源；故障知識庫采用數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)模式，分為規(guī)則庫、樹節(jié)點(diǎn)庫以及模板庫；最后，推理機(jī)模塊通過分析測控任務(wù)不同階段獲取階段事件重要度，從而有效指導(dǎo)測控模式下的設(shè)備故障診斷問題。

3　基于可視化二叉樹的知識自動(dòng)獲取機(jī)制設(shè)計(jì)

3.1 可視化二叉樹

3.1.1 可視化二叉樹設(shè)計(jì)模型

與傳統(tǒng)的多叉故障樹不同，二叉樹每個(gè)知識節(jié)點(diǎn)最多兩子樹，常用于知識存儲中。本文設(shè)計(jì)的可視化二叉樹采用面向?qū)ο蟮目梢暬瘶鋱D元拖拉式手段，從根節(jié)點(diǎn)開始，逐層進(jìn)行樹的顯示，并將各層節(jié)點(diǎn)按父子邏輯關(guān)系進(jìn)行連接，直觀形象地展示具有層次結(jié)構(gòu)與邏輯關(guān)系的系統(tǒng)知識［7］。因此，故障樹可視化模型設(shè)計(jì)需要考慮一定的設(shè)計(jì)約束，同時(shí)要考慮設(shè)計(jì)要素的可視化編輯。

故障樹的設(shè)計(jì)約束是：設(shè)計(jì)的故障樹為二分支的二元決策樹；樹節(jié)點(diǎn)為知識節(jié)點(diǎn)的邏輯組合，根節(jié)點(diǎn)具有唯一性；故障樹同層節(jié)點(diǎn)間只有“或”的關(guān)系，下層節(jié)點(diǎn)和上層節(jié)點(diǎn)間是“與”的關(guān)系［8］。

設(shè)計(jì)要素包括故障樹建模圖元與知識節(jié)點(diǎn)。其中，故障樹建模圖元是實(shí)現(xiàn)樹的可視化生成的基本單元，由圖元生成相應(yīng)圖形節(jié)點(diǎn)，以此圖元為內(nèi)存對象，通過圖元的選擇、繪制、編輯、調(diào)整、移動(dòng)、連接等操作，實(shí)現(xiàn)故障樹圖的添加、刪除、修改、編輯等功能。建模圖元包括頂節(jié)點(diǎn)、底節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)、條件節(jié)點(diǎn)、門節(jié)點(diǎn)和連接線，如圖2所示。

知識節(jié)點(diǎn)是故障樹的基本組成單元，是實(shí)現(xiàn)故障樹與診斷系統(tǒng)、部件關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，由設(shè)備狀態(tài)信息（包括設(shè)備型號、所屬分系統(tǒng)名、所屬單元名、參數(shù)名、參數(shù)單位、編碼類型、編碼長度、解碼類型、鍵—值）與節(jié)點(diǎn)的信息（包括節(jié)點(diǎn)名、節(jié)點(diǎn)ID、節(jié)點(diǎn)類型、節(jié)點(diǎn)所屬層（根節(jié)點(diǎn)所屬層為0層）、節(jié)點(diǎn)所屬層順序號、父節(jié)點(diǎn)ID、左子節(jié)點(diǎn)ID、右子節(jié)點(diǎn)ID）組成。系統(tǒng)在進(jìn)行故障樹構(gòu)建時(shí)，在建模節(jié)點(diǎn)圖元中添加不同型號設(shè)備的知識節(jié)點(diǎn)信息組合，使得故障樹模型能夠有效表達(dá)不同設(shè)備的診斷知識。

3.1.2 可視化二叉樹生成流程

故障樹構(gòu)建后，建模節(jié)點(diǎn)圖元信息被存儲到數(shù)據(jù)庫。根據(jù)存儲的節(jié)點(diǎn)圖元，進(jìn)行故障樹的可視化生成，流程設(shè)計(jì)如下：

1）獲取所屬層為i（i=0）層的頂節(jié)點(diǎn)，初始化頂節(jié)點(diǎn)位置；

2）獲取i+1層的條件節(jié)點(diǎn)，初始化條件節(jié)點(diǎn)位置；

3）獲取i+1層的中間節(jié)點(diǎn)，按中間節(jié)點(diǎn)所屬層順序號從左到右排序，并以此初始化各節(jié)點(diǎn)位置；

4）根據(jù)事件節(jié)點(diǎn)和門節(jié)點(diǎn)的父子關(guān)系，逐層進(jìn)行連線，生成故障樹。

生成的捕獲跟蹤階段的基帶載波與A套本振1同時(shí)失鎖的故障樹如圖3所示。

圖2　二叉樹建模圖元Fig.2 Modeling element with binary tree

圖3　載波失鎖，A套本振1失鎖故障樹圖Fig.3 The fault tree diagram when the carrier and local oscillator 1 are losing lock

3.2 知識自動(dòng)獲取

故障樹模型是一種描述對象結(jié)構(gòu)、功能和關(guān)系的定性因果關(guān)系模型，其目的是尋找導(dǎo)致頂事件發(fā)生的各種事件組合（割集），以及確定各事件對頂事件的影響程度（割集的重要度）。從知識的角度分析，割集就是聯(lián)系故障樹與診斷系統(tǒng)知識庫的紐帶。故障樹的一個(gè)最小割集相當(dāng)于系統(tǒng)的一條知識，而最小割集的重要度代表著知識的使用等級。因此，利用故障樹模型進(jìn)行知識的自動(dòng)獲取能夠有效解決診斷系統(tǒng)知識獲取難的問題［7-8］。

傳統(tǒng)的故障樹知識自動(dòng)轉(zhuǎn)換多采用人工方式進(jìn)行，處理效率低。在通用航天測控網(wǎng)設(shè)備診斷系統(tǒng)中，采用自動(dòng)模式解決故障樹模型知識的自動(dòng)轉(zhuǎn)換問題，以提高診斷知識的獲取效率。在本文的設(shè)計(jì)約束中，將故障樹約束為二叉樹。因此，本文主要解決二叉故障樹模型下的最小割集（MCS）的自動(dòng)劃分、表征其重要度的故障概率的自動(dòng)求解以及知識的自動(dòng)轉(zhuǎn)換。

3.2.1 MCS的自動(dòng)劃分

本文采用上行法進(jìn)行二叉樹MCS的自動(dòng)獲取，以快速界定故障樹頂事件發(fā)生的各種故障模式，為用戶快速識別和定位故障提供依據(jù)。自動(dòng)定性分析流程包括：

1）系統(tǒng)自動(dòng)讀取二叉樹的所有值為1的底節(jié)點(diǎn)，加入底節(jié)點(diǎn)集合Cf。其中，節(jié)點(diǎn)值為1表示該底節(jié)點(diǎn)為故障發(fā)生節(jié)點(diǎn)，值為0表示該底節(jié)點(diǎn)為故障不發(fā)生節(jié)點(diǎn)；

2）從底節(jié)點(diǎn)集合Cf中取出一個(gè)底節(jié)點(diǎn)fn；

3）向上回溯，進(jìn)行與其鏈接節(jié)點(diǎn)事件的集合運(yùn)算，如遇條件節(jié)點(diǎn)則與條件節(jié)點(diǎn)進(jìn)行集合交運(yùn)算（布爾積），如遇與門則合并同層節(jié)點(diǎn)，如遇或門則返回第三步，直至到達(dá)頂事件，獲取底事件回溯布爾集；

4）化簡底事件的回溯布爾集，將回溯布爾集表示為底事件若干積項(xiàng)的最簡式，則該回溯布爾集即為故障樹的MCS，將MCS加入Cmcs集合；

5）重復(fù)第二步，直至Cf為空；

6）全部回溯集構(gòu)成系統(tǒng)的所有MCS集合，獲取導(dǎo)致頂事件發(fā)生的所有失效模式。

圖4是MCS自動(dòng)劃分流程圖。

3.2.2 MCS綜合重要度的自動(dòng)求解

為進(jìn)一步衡量測控系統(tǒng)底事件對頂事件的影響程度，需要進(jìn)行測控設(shè)備故障二叉樹MCS重要度的自動(dòng)求解。由于在測控系統(tǒng)運(yùn)行的不同階段，同一底事件體現(xiàn)的故障重要性不同（如設(shè)備加電巡檢階段的載波失鎖事件是正常事件，而捕獲跟蹤階段的載波失鎖事件是故障事件），因此，在測控設(shè)備的MCS重要度是一種基于任務(wù)階段的綜合重要度。同時(shí)，由于概率重要度是故障樹定量分析的重要組成，因此MCS的重要度主要由任務(wù)階段重要度、概率重要度決定，其求解過程既要利用系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)知識和部件概率知識，更要充分考慮系統(tǒng)自動(dòng)化運(yùn)行不同階段的運(yùn)行參數(shù)。在這兩種重要度基本相同的情況下，低階最小割集中出現(xiàn)的底事件比高階最小割集中出現(xiàn)的底事件重要度高；在最小割集階次相等的情況下重復(fù)出現(xiàn)次數(shù)越多的底事件重要度越高［9-10］，因此，系統(tǒng)可根據(jù)公式（1）進(jìn)行MCS綜合重要度的自動(dòng)求解。

其中，pI為階段重要度，pB為最小割集的概率重要度，pT為頂事件的概率重要度，SO為最小割集階數(shù)，NP為底事件出現(xiàn)次數(shù)。

3.2.3 知識的自動(dòng)轉(zhuǎn)換

故障樹的一個(gè)最小割集就代表著系統(tǒng)的一種故障模式，從知識的表示方式和結(jié)構(gòu)的角度分析，故障樹的每個(gè)最小割集都具有較為標(biāo)準(zhǔn)的知識結(jié)構(gòu)。因此，知識的自動(dòng)生成只需解決最小割集向知識規(guī)則的自動(dòng)轉(zhuǎn)換問題。

針對DFPRT故障樹的每一最小割集，以最小割集中的基本事件來對應(yīng)診斷規(guī)則的結(jié)論部分，以頂事件到最小割集的路徑來對應(yīng)規(guī)則的條件部分，采用自頂向下的方式，根據(jù)邏輯關(guān)系的不同，結(jié)合產(chǎn)生式表示方法中的“if…then…”結(jié)構(gòu)，運(yùn)用AND和OR的基本規(guī)則形式，完成規(guī)則知識的自動(dòng)轉(zhuǎn)換。

為防止過程中出現(xiàn)的誤判、錯(cuò)判問題，需要對生成的知識規(guī)則進(jìn)行語法編譯及冗余一致性檢查，確認(rèn)無誤后存入知識庫，確保規(guī)則知識的正確性。

圖4　MCS自動(dòng)劃分流程圖Fig.4 MCS's automatic flow chart

4　基于階段事件重要度的二級推理機(jī)制設(shè)計(jì)

為了滿足各型號測控設(shè)備在不同測控階段的診斷需求，系統(tǒng)采用正向推理機(jī)制，基于階段事件重要度的二級推理模式來進(jìn)行測控設(shè)備故障的推理診斷。根據(jù)測控任務(wù)的典型特征，所有的測控任務(wù)可以劃分為設(shè)備加電巡檢、天線對塔、快速校相、距離校零、捕獲跟蹤、跟蹤加上行、跟蹤發(fā)令七個(gè)階段（根據(jù)任務(wù)需求，部分階段會(huì)有所省略）。各任務(wù)階段由不同的設(shè)備鏈路監(jiān)測、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、測控模式監(jiān)測、系統(tǒng)工作方式監(jiān)測、天線角度監(jiān)測、系統(tǒng)典型狀態(tài)點(diǎn)監(jiān)測等監(jiān)測事件構(gòu)成。設(shè)計(jì)所得系統(tǒng)推理策略如圖5所示。

圖5　系統(tǒng)推理策略流程圖Fig.5 Flow chart of the system's reasoning strategy

在測控任務(wù)實(shí)時(shí)運(yùn)行階段，推理機(jī)根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，計(jì)算當(dāng)前階段的各故障樹頂事件重要度，同時(shí)進(jìn)入一級推理模式，搜索頂事件重要度最大的故障樹；搜索成功后獲取該故障樹的所有MCS，并進(jìn)入二級推理模式，基于MCS的重要度進(jìn)行匹配，如果匹配成功，則退出推理流程；如果推理不成功，則等待測控任務(wù)結(jié)束后進(jìn)入事后診斷模式，由用戶指定故障樹知識進(jìn)行推理診斷，直至用戶對診斷結(jié)果滿意為止。

系統(tǒng)啟動(dòng)的推理模式均在獨(dú)立的線程中完成，同時(shí)采用的基于階段任務(wù)重要度的二級推理機(jī)制，能夠指導(dǎo)推理機(jī)的推理方向，有效縮小搜索范圍，提高推理機(jī)的推理效率，優(yōu)化系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制。

5　系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本文在.NET Framework 4.0軟件開發(fā)平臺上采用C#開發(fā)工具，以Sql Server 2005為數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)。該系統(tǒng)在航天測控網(wǎng)多型號測控設(shè)備的故障診斷中得到了應(yīng)用，選取工程應(yīng)用中的下行載波信號失鎖案例，該案例是在某次測控過程中，出現(xiàn)載波信號失鎖，設(shè)備狀態(tài)顯示本振單元告警，說明系統(tǒng)的工作流程。

首先，測控診斷專家通過可視化二叉樹編輯平臺輸入特定型號測控設(shè)備的故障樹知識，通過知識自動(dòng)生成模塊轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)識別的診斷知識，并存入知識庫；接著，系統(tǒng)人員完成通用信息采集與處理模塊的XML接口文件的配置工作；在測控長管任務(wù)過程中，出現(xiàn)因本振插箱系統(tǒng)告警引起的下行載波信號失鎖時(shí)，如圖6所示。通用信息采集與處理模塊實(shí)時(shí)獲取測控設(shè)備的工作方式、測控模式、設(shè)備狀態(tài)、監(jiān)控指令等系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，生成相應(yīng)的診斷事實(shí)，同時(shí)，計(jì)算系統(tǒng)測控任務(wù)運(yùn)行階段的事件重要度；最后，推理機(jī)根據(jù)任務(wù)階段事件重要度，從知識庫加載相應(yīng)的故障樹規(guī)則，從緩存中獲取診斷事實(shí)，進(jìn)行測控設(shè)備故障的深層診斷，并將診斷結(jié)果（即故障解決方案）及診斷推理流程進(jìn)行顯示。圖7為推理機(jī)模塊的診斷結(jié)果圖，由圖可知，頻標(biāo)插箱區(qū)放模塊A8/A9故障，導(dǎo)致10 M頻標(biāo)第六路輸出異常，即本振插箱B的10 M頻標(biāo)輸入異常，最終引發(fā)下行載波失鎖。

圖6　系統(tǒng)告警界面圖Fig.6 The alarm interface of the system

圖7　系統(tǒng)診斷結(jié)果圖Fig.7 The result of the system's diagnosis

在“知識+推理”基本的系統(tǒng)構(gòu)架下，系統(tǒng)面向航天測控網(wǎng)各型號設(shè)備的故障診斷，具有較強(qiáng)的通用性。其中，測控狀態(tài)采集與處理模塊，通過配置XML文件，構(gòu)建特定型號下的設(shè)備通用監(jiān)控代理模塊，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收接口的通用性；推理機(jī)模塊，采用基于階段事件重要度的推理機(jī)制，構(gòu)建滿足不同測控任務(wù)階段的故障推理機(jī)，滿足航天測控網(wǎng)設(shè)備測控任務(wù)通用故障診斷需求。對于專業(yè)性較強(qiáng)的知識庫，可通過可視化二叉樹編輯平臺進(jìn)行故障樹的構(gòu)建，再由知識自動(dòng)生成模塊完成知識的自動(dòng)轉(zhuǎn)換，就能實(shí)現(xiàn)不同型號設(shè)備故障診斷知識的有效獲取。

同時(shí)，由于航天測控網(wǎng)設(shè)備的復(fù)雜性和故障的多樣性，診斷系統(tǒng)的開發(fā)是一個(gè)不斷完善的過程，這就要求系統(tǒng)具有一定的擴(kuò)展性。本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)通過知識庫管理接口擴(kuò)充已知故障類型，實(shí)現(xiàn)知識庫的不斷豐富與完善，從而滿足系統(tǒng)的擴(kuò)展性要求。

6　結(jié)論

針對航天測控網(wǎng)設(shè)備型號多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、知識獲取困難、推理效率低等問題，本文提出并構(gòu)建了基于二叉故障樹的航天測控網(wǎng)設(shè)備通用故障診斷系統(tǒng)，主要結(jié)論如下：

1）提出的基于故障樹的通用故障診斷系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)可以解決了航天測控網(wǎng)不同型號設(shè)備故障診斷系統(tǒng)的通用性問題；

2）可視化二叉樹模型下的最小割集的自動(dòng)劃分與MCS綜合重要度的自動(dòng)求解等知識自動(dòng)獲取技術(shù)，能夠有效獲取領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識，解決傳統(tǒng)專家系統(tǒng)知識獲取的瓶頸問題；

3）根據(jù)測控設(shè)備的實(shí)際任務(wù)需求設(shè)計(jì)的事件的階段重要度和基于階段事件重要度的二級推理模式，能夠滿足各型號設(shè)備在測控任務(wù)不同階段的診斷需求，縮小推理機(jī)的搜索范圍，提高推理效率。

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Research on General Fault Diagnosis System of Aerospace TT&C Network Equipment

DU Ying，ZHOU Haidong，HU Shaolin，WANG Fei，PENG Junjie
（Xiamen TT&C Station，Xi'an Satellite Control Center，Xiamen 361023，China）

A general fault diagnosis system based on binary fault tree was presented to solve the problems of deficiency in commonality，knowledge acquisition and reasoning efficiency of the diagnosis system of Aerospace TT&C Network equipment.The architecture of the system，the visualized design model of Binary Fault Tree（BFT）and the synthesis process were analyzed in detail and the key technologies of knowledge processing and reasoning were mainly discussed.By the automatic calculation of minimum cut set and automatic conversion of knowledge，the Knowledge Base can acquire fault knowledge based on the visualized BFT.The inference engine used forward inference mechanism and two levels of reasoning mode based on importance of stage to improve the efficiency of the reasoning mechanism.Finally，the effectiveness of the system was verified through the application of the fault diagnosis in a certain equipment of aerospace TT&C network.

fault diagnosis；general system；aerospace TT&C；Binary Fault Tree；Minimal Cut Sets；knowledge acquisition

TP182

A

1674-5825（2016）05-0612-06

2015-11-26；

2016-08-23

國家自然科學(xué)基金（61473222）

杜瑩（1978-），女，碩士，工程師，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘與故障診斷。E-mail：ning7266@163.com