题目：机载健康管理系统诊断推理算法研究

在保证飞行器安全性和可靠性的同时， 最大限度地削减其全寿命周期成本， 这是对保证机载设备安全运行工作提出的更高要求。随着健康管理概念和方法的引入，飞行器可靠性和高成本之间的矛盾得以缓解。在健康管理系统中，故障诊断技术是关键环节之一，担当着飞行器系统故障检测、隔离、修复的重任。英美等国家对该领域的研究起步较早，现处于领先地位，而我国在相关领域的研究尚处于理论阶段，因此，机载故障诊断技术的研究对我国的航天航空技术发展有着重要意义。基于模型的故障诊断是当今应用最为广泛的故障诊断方法。本文在继承典型方法的基础上，分别实现了基于Livingstone的故障诊断方法、基于贝叶斯网络的故障诊断方法以及基于多信号流图的系统测试性分析和故障隔离方法。前两种方法分别提出了系统建模方法和故障推理算法，均利用机载燃油系统进行了验证，在有限的故障样本测试下均能够很好地达到故障检测的目的，故障覆盖范围广，为系统修复提供了有价值的信息，并对方法的优越性进行了分析。在基于多信号流图的系统测试性分析和故障隔离方法研究中，介绍了多信号流图的系统知识表示方法；由知识表示获取故障和测的相关信息得到故障－测试相关矩阵；基于相关矩阵对系统中的未检测故障、模糊故障组、冗余测试以及故障掩盖现象进行分析；利用AO*算法生成最优测试序列。通过限制算法的回溯条件、与全局优化的粒子群算法相结合的方法对AO*算法进行了改进，取得了较好效果，减少了存储空间和运行时间，提高了算法效率。最后本文介绍了复杂系统分层诊断的概念和原理，并提出了可行的实现方法，即将子系统内部诊断和监控器协调控制相结合，对于复杂系统的故障诊断有重要的现实意义。