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为了构建具有较完备知识的贝叶斯网络诊断模型,提出了一种基于FMECA知识的故障诊断贝叶斯网络建模方法,该方法根据产品FMECA分析所得故障模式、故障原因、故障影响之间的因果关系构建贝叶斯网络拓扑结构,通过历史数据确定网络各节点的先验概率和条件概率分布,进而利用建立的贝叶斯网络进行故障诊断推理决策,最后通过某型飞机平视显示器的故障诊断贝叶斯网络建模及诊断实例,验证了方法的正确性及可行性。 相似文献
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基于故障分析模型的贝叶斯网络构建及应用 总被引:3,自引:0,他引:3
为快速、准确地构建具有较完备知识的贝叶斯网络诊断模型,提出了基于故障模式、影响(及危害性)分析知识模型的贝叶斯网络自动构建方法.在该方法中,借助影响(及危害性)知识模型中的产品结构层次关系,将产品各层零部件的故障模式加以关联,形成贝叶斯网络结构;并以影响(及危害性)知识模型中的概率知识为依据,确定贝叶斯网络中节点的先验概率和条件概率.以列车自动门为应用对象,实现贝叶斯网络诊断模型的自动构建,并开发了相应的诊断系统,解决了列车自动门的诊断系统开发、应用跟不上维护的难题.最后,通过列车自动门的故障诊断实例,证明了所构建的贝叶斯网络的有效性. 相似文献
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针对电控柴油机故障源多样性和不确定性的问题,对故障现象、状态数据提取及处理、贝叶斯故障诊断网络、故障源的先验概率获取、故障源的确定等方面进行了研究,在故障现象出现的情况下对如何有效确定故障源进行了分析和归纳,构建了融合传感器数据的电控柴油机贝叶斯网络综合故障诊断模型,提出了使用传感器数据技术检测电控柴油机工作状态,并结合经验法等估算出各类故障源的先验概率。通过运用贝叶斯网络技术推断查找到故障源的方法,并以丰田1KZ电控柴油发动机为实验对象,使用Hugin Expert工具对该诊断网络进行了推理验证。研究结果表明,该诊断网络充分发挥了传感器数据诊断技术的实时性和贝叶斯网络技术的判断决策能力,有效提高了电控柴油机故障诊断的正确率和实效性。 相似文献
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针对电子设备故障诊断的难点,通过分析贝叶斯网络的特点,设计了一种基于贝叶斯网络的故障诊断系统。首先介绍了故障及故障诊断的相关概念;然后在理解贝叶斯网络的基础上分析其优点,研究了贝叶斯的推理;进而研究贝叶斯故障诊断的关键技术;最后介绍了基于贝叶斯网络故障诊断系统的整体框架。 相似文献
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电梯异常振动由于故障原因复杂难以快速诊断排除,现通过构建贝叶斯网络基础结构,并用实际设备测量和实验数据进行贝叶斯网络学习,最终利用电梯振动贝叶斯网络进行故障模拟、故障诊断和维修方案决策,进一步提出了电梯异常振动故障智能化解决方案。 相似文献
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现有测试性模型对复杂装备进行分层建模时,不仅需要每层装备的故障模式、影响和危害性分析(failure mode, effects and criticality analysis,简称FMECA),还需要确定各故障模式之间的联系,增加了实际工作量和建模难度,与实际故障诊断脱节。为解决上述问题,提出一种基于Petri网的建模方法,将测试性模型与故障诊断模型相结合。首先,采用广义随机Petri网建立装备系统级的测试性模型,采用模糊Petri网(fuzzy Petri net, 简称FPN)建立子系统的故障诊断模型,完成系统到子系统的传递;其次,根据FMECA信息对故障统计数据进行处理,通过神经网络对参数进行调整学习和优化;然后,采用正向推理实现故障的准确预测,逆向推理结合最小割集完成故障定位;最后,以涡扇发动机风扇部件模型为例进行建模分析,并通过故障树和统计数据验证了模型的正确性和有效性。 相似文献
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针对柴油发动机的充电发电机结构及振动的复杂性导致其转子振动故障具有多层次性、耦合性和随机性,以及故障信息不完整性等特点,提出了一种基于振动频谱分析和贝叶斯网络的转子振动故障诊断方法。该方法将故障源和故障现象根据专家经验数值化表示并离散化,运用改进的优化分簇算法,构建特定振动故障类型的贝叶斯诊断网络,利用贝叶斯网络推理算法诊断出故障概率分布,并利用具体的故障证据、设定值对该方法进行验证。仿真及实验结果表明,该方法能在故障信息不完整情况下,依据不完整证据信息更新各网络节点的概率状态,实现对不确定信息的推理和估计,得到较好的诊断结果,提高了转子振动故障的诊断准确度。 相似文献
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贝叶斯网络理论及其在设备故障诊断中的应用 总被引:29,自引:0,他引:29
在分析机电设备故障诊断技术中广泛存在的不确定性和复杂关联关系的基础上,指出目前的故障诊断方法在处理不确定性和关联性问题时存在的局限性,提出了应用基于概率理论和图论的贝叶斯网络作为设备故障诊断模型具有很好前景的观点。阐述了贝叶斯网络的提出与发展、模型数学描述及研究现状,讨论了贝叶斯网络在故障诊断领域应用的可能方式及其应用情况。指出贝叶斯网络技术在故障诊断领域中的应用将进一步得到推广,提出了将贝叶斯网络广泛应用到故障诊断领域中需要解决的关键技术。 相似文献
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针对机械设备维护与故障诊断过程中的不确定性,提出了一种将本体语义表示与贝叶斯网络相结合的故障概率推理模型。从异构多源的维护诊断信息和非结构化的专家经验知识出发,建立语义知识模型并进行概率扩展。利用贝叶斯分类器实现异常工况识别,给出了基于最大可能解释(MPE)的故障概率推理算法,从而根据运行工况、故障征兆和证据信息推理获得故障诊断解释。将本体语义描述的精确性和贝叶斯网络的概率推理能力相结合,既实现了诊断领域知识的形式化描述与共享,又能在一定程度上消除诊断过程的不确定性。某凉水塔风机转子典型故障诊断实例表明,该模型具有较好的故障识别效果。 相似文献
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针对机械设备维护与故障诊断过程中的不确定性,提出了一种将本体语义表示与贝叶斯网络相结合的故障概率推理模型。从异构多源的维护诊断信息和非结构化的专家经验知识出发,建立语义知识模型并进行概率扩展。利用贝叶斯分类器实现异常工况识别,给出了基于最大可能解释(MPE)的故障概率推理算法,从而根据运行工况、故障征兆和证据信息推理获得故障诊断解释。将本体语义描述的精确性和贝叶斯网络的概率推理能力相结合,既实现了诊断领域知识的形式化描述与共享,又能在一定程度上消除诊断过程的不确定性。某凉水塔风机转子典型故障诊断实例表明,该模型具有较好的故障识别效果。 相似文献
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针对传统异步电机故障诊断方法中故障特征频率容易被基频淹没、抗干扰能力差、误判率高的问题,建立了基于定子电流信号Hilbert边际谱特征的贝叶斯网络电机故障诊断模型。将异步电机定子电流进行了希尔伯特-黄变换,提取出了Hilbert边际谱特征。在贝叶斯网络诊断模型的构建过程中,采用新型元启发式布谷鸟搜索算法学习各节点间的依赖关系,采用Levy飞行机制优化搜索路径从而提高了搜索效率,并在布谷鸟搜索算法中引入了竞争机制,提高了贝叶斯网络结构学习效果。以异步电机转子断条故障为例验证了诊断模型的有效性。研究结果表明,该故障诊断模型十分有效,诊断准确率高。 相似文献
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