基于贝叶斯网络的通信网告警相关性和故障诊断模型

该文采用贝叶斯网络建立告警相关性和故障诊断模型。首先介绍了基于贝叶斯网络推理的基本概念。提出了通信网功能分层结构的思想,建立不同网络层次间的故障传播模型。详细讨论了从故障传播模型中构造贝叶斯网络,以及分布式告警相关性模型的实现框架。最后结合SDH over DWDM系统,具体分析了基于贝叶斯网络的告警相关性分析过程及实验结果。实验证明利用贝叶斯网络能够准确定位通信网根故障点。     

基于专家系统的雷达故障诊断软件研究

论述了一种基于专家系统的雷达故障诊断软件的功能与系统架构、设计思想.系统以自动测试系统为硬件平台,引导用户测试、推导,直到发现并定位故障位置.采用贝叶斯网络的方式建立故障诊断模型,以专家经验的形式分析雷达电路理原理,获取故障诊断模型的各项参数.系统具有学习、反馈能力,能在使用过程中逐步完善、优化诊断流程,实现测试系统的自我完善.     

基于数据挖掘技术的炮兵雷达故障诊断

针对目前炮兵雷达故障维修困难等问题,开发了基于数据挖掘技术的雷达故障诊断系统。详细介绍了数据挖掘的概念、过程和算法,阐述了数据挖掘在雷达故障诊断系统中的应用必要性。提出了故障诊断的系统架构,并针对该层次体系结构进一步提出了数据挖掘的应用模型。应用结果表明系统的可行性和实用性,极大地提高了维修效率和故障诊断能力。     

基于改进麻雀搜索算法优化BN的变压器故障诊断研究

针对变压器故障诊断准确率低和稳定性差的问题,文中提出了一种改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。首先,通过计算互信息建立最大支撑树并进行定向处理得到贝叶斯网络初始结构即初始种群。然后,在算法中引入一种新的合作机制和正弦余弦算法,提高算法收敛速度和全局搜索能力,并利用油中溶解气体分析,创建基于改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。最后,为了证明所提方法的优越性,将所提的方法与现有变压器故障诊断方法进行对比。结果表明,文中所提出的方法故障诊断率最高,可以更精准地对变压器进行故障诊断。     

一种分布—集中式雷达机内故障诊断网络

考虑到新型体制雷达结构紧凑、电路网络复杂多样、故障现象往往呈现一故障多响应的特点,在实际应用中,全分布或全集中式雷达机内自检手段已不能有效覆盖和准确定位机内故障,特别是不能有效覆盖各类连线故障。为解决现阶段雷达机内自检设备故障定位效率及准确度低的问题,基于换件检修的指导思想,提出了一种基于功能与结构测试、分布—集中式的三级雷达机内故障诊断网络思想。实践表明,该诊断网络的使用使故障定位到插件或可更换维修单元快而准,并有效覆盖分系统之间、雷达分系统内各插件或可更换维修单元之间的连线故障或电缆连接故障。     

基于分布式贝叶斯网络的多故障诊断方法研究

针对复杂系统存在的不确定性、多故障以及传统贝叶斯网络诊断实时性差等问题,提出一种基于分布式贝叶斯网络的故障诊断方法。该故障诊断方法将大型、复杂系统故障诊断模型抽象为贝叶斯网络模型,并将其分解为若干贝叶斯网络子系统,基于消息传播机制完成多个子系统局部推理以及子系统间重叠子域紧凑的消息传播,实现分布式贝叶斯网络的故障推理与诊断。实验结果表明,该故障诊断方法可在复杂、不确定性系统中完成单故障和多故障推理、诊断任务,与传统贝叶斯网络故障诊断方法相比,该方法在推理速度上的优势尤为突出,具有广泛的应用前景。     

基于贝叶斯网络的PECVD故障诊断技术

提出了贝叶斯网络技术在故障诊断中的一种应用,介绍了基于贝叶斯网络的故障诊断技术的基本概念和原理,分析了故障节点和维修节点之间相互作用的关系.应用GeNIe决策系统软件,以PECVD淀积台的真空系统为例,讲述了贝叶斯网络在半导体工艺设备故障诊断中的应用.     

基于贝叶斯网络的TSW2500型短波发射机故障诊断方法

文章提出了一种基于贝叶斯网络的短波发射机故障诊断方法,通过采集TSW2500型短波发射机的故障数据,并结合已知的故障信息和系统知识构建故障诊断模型,以快速、准确地识别可能出现的故障。实验结果表明,与传统方法相比,基于贝叶斯网络的方法能够更快速地识别故障并提供有用的诊断信息,具有较高的可行性和准确性。这种方法在实际应用中有望帮助工程师迅速定位和解决短波发射机故障,提高设备可靠性和维护效率,具有重要的应用价值。     

某型炮兵雷达便携式故障诊断系统的设计与实现

某型炮兵雷达自装备部队以来,在使用过程中发现故障现象明显增多,已严重影响了雷达的日常训练和战斗力的形成。针对目前炮兵雷达基层部队技术力量薄弱,故障维修困难等问题,基于专家系统和神经网络技术开发了雷达便携式故障诊断系统,实现了雷达故障的快速诊断及排除,提高了雷达的综合保障能力。探讨了系统的硬件结构、故障诊断架构、故障诊断模型和故障诊断流程。应用结果表明系统的可行性和实用性,极大地提高了维修效率和故障诊断能力。     

贝叶斯网络在半导体设备故障诊断中的应用

介绍了贝叶斯网络的概念、组成部分、结构图和条件概率表以及如何建立贝叶斯网络。总结了贝叶斯网络在故障诊断中应用的具体步骤。通过反应离子刻蚀(RIE)的典型故障,阐述了基于贝叶斯网络的故障诊断技术在半导体设备故障诊断中的应用。     

基于改进CBR的天气雷达故障诊断专家系统的研究

新一代天气雷达的出现,增加了雷达控制系统的复杂度和故障诊断的难度,为了保证天气雷达系统工作的可靠性和维修性能,设计了一种基于改进案例推理(CBR)的天气雷达智能故障专家诊断系统。首先,介绍了CBR的雷达故障诊断原理;然后,给出了利用相似距离函数和BP神经网络匹配法进行故障诊断的方法,并且讨论在CBR中如何加入硬件更换调整参数数据库。重点针对CINRAD/CC雷达天线伺服系统中的硬件特点,详细介绍了雷达伺服系统中电机驱动器及电机故障的CBR方法,以及硬件更换后对参数进行检测、设置的专家指导方案。详实的3个CINRAD/CC雷达故障诊断案例表明了该故障诊断专家系统的有效性与实用性。     

基于改进BP神经网络和D-S证据理论的装备故障诊断

针对雷达情报信息系统结构复杂,设备种类繁多的特点,研究了基于BP神经网络的故障诊断方法,给出一种变学习率和附加动量相结合的改进算法,建立了基于改进BP神经网络和D-S证据理论相结合的故障综合诊断模型。计算实例验证了这种方法的可行性和有效性。     

基于BP网络的雷达故障诊断

针对传统故障诊断技术的局限性,探讨了基于BP神经网络的故障诊断方法,并结合雷达系统故障诊断的特点,建立了基于神经网络的雷达故障诊断系统。系统在Windows环境下,使用面向对象程序设计,使故障诊断智能化、简单化。实验表明,该系统提高了故障诊断的效率。     

基于粗集理论的雷达故障诊断方法

针对雷达故障诊断中数据量庞大和属性维数多的问题，提出了一种基于粗集理论的雷达故障诊断方法，构建了故障诊断模型，介绍了诊断算法和诊断过程，并用实例进行了验证。结果表明，该方法能够有效地提高故障诊断的可靠性，减小诊断的不确定性。     

一种基于二叉树的测控设备故障诊断方法

针对传统故障树知识规则存储和诊断推理算法不易实现的问题,提出了一种基于二叉树的故障诊断方法。首先,通过对故障树与二叉树转换规则与方法的分析,直接构建出测控设备故障二叉树集;然后,利用二叉树节点左右编码值来定位该节点的方法,建立故障诊断规则库;最后,采用遍历诊断规则库的搜索算法实现对故障定位。在测控设备中的应用表明,该方法能够方便地建立诊断规则库,准确定位设备故障,可有效提高设备故障诊断效率。     

案例推理的雷达装备故障诊断专家系统

以故障诊断的理论和方法为基础，综合运用基于案例推理和专家系统理论，对雷达装备的故障诊断问题进行研究，形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理，并给出具体的诊断实例，该方法充分利用案例推理的优点，将提高雷达装备故障诊断的正确性和效率。     

PTN网络故障诊断流程故障定位思路探讨

针对PTN网络的特点,结合目前电信网络管理的发展趋势,在综合考虑PTN网络故障诊断处理方式的基础上,设计了一个通用的PTN网络故障诊断流程,对该故障诊断流程中故障定位部分的详细设计思路以及具体实现方法做了进一步的阐述,使该诊断方式能够用于PTN网络进行及时故障诊断。     

基于信号流图的风力发电机故障诊断

针对风力发电机故障原因复杂,为解决其诊断困难问题。本文利用风力发电机电力系统中故障高发区的故障诊断经验知识,建立了风力发电机多信号流图模型。通过感应器获取实时检测信号数据并作为输入,并结合贝叶斯后验概率算法实现自动化的风力发电机故障诊断。根据风力发电机实时数据诊断表明,该方法能准确诊断出故障源,是一种十分有效的实时故障诊断方法。