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贝叶斯网络是概率统计学的重要分支,具有强大的不确定性问题处理能力,适用于复杂系统的故障诊断。风力发电机系统维护成本较高,为减少维修成本,需要进行准确的故障定位;文章对基于贝叶斯网络的故障诊断方法进行了研究,介绍了贝叶斯网络故障诊断模型的建立过程,并着重介绍了诊断算法推导和计算过程;利用历史故障统计数据建立了风力发电机系统贝叶斯网络Matlab模型,主要包括网络结构有向无环图和条件概率分布参数等内容;最后,模拟了两种故障,分别采用贝叶斯网络方法和相关性矩阵方法进行故障诊断,通过对两种方法诊断结果的比较,前者具有更好的故障分辨率,可有力支持复杂系统的维护保障、降低维修成本。 相似文献
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为解决柴油机润滑系统多故障的解耦与诊断问题,提出一种基于贝叶斯网络模型的故障诊断方法.建立的润滑系统贝叶斯网络诊断模型包括利用有向无环图描述多故障耦合关系和采用概率形式表示故障诊断定量知识两个部分.按照故障类型将润滑系统故障诊断任务分解为各类故障的诊断子任务,对于各子任务,利用故障树模型分析故障与征兆及多故障间的耦合关系,并通过故障树向贝叶斯网络的转化建立润滑系统的贝叶斯网络模型结构.在定量参数方面,采用noisy-OR/AND模型分析故障与征兆间的因果关联强度,通过设定故障的先验发生概率描述润滑系统的历史运行状况.最后,通过两起“进机油压过低”故障实例验证所提出方法的有效性. 相似文献
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柴油机燃油系统多故障的强关联耦合给其诊断过程带来严重的不确定性,同时导致建立诊断模型也往往依赖大量的先验知识,多故障的解耦与诊断已成为柴油机燃油系统故障诊断研究中的一大技术难题.针对该问题,提出一种基于简化模型结构和定量参数的贝叶斯网络诊断方法.在模型结构方面,利用粗糙集理论中的属性约简方法评估故障信息的等价关系,去除冗余故障特征,简化贝叶斯网络诊断模型的拓扑结构;在定量参数方面,采用因果机制独立模型分析故障事件的因果关联强度,将多故障对同种征兆的耦合影响解耦为单故障下的因果机制,模型所需的条件概率数量减化为故障数的线性形式.应用该诊断方法,燃油系统贝叶斯网络诊断模型所需的先验知识大幅减少,显著降低了该模型建立和应用的复杂程度. 相似文献
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以飞机航电系统为研究对象,以设备可靠性数据和专家经验为数据来源,建立了基于因果网络的航电系统多故障诊断体系,给出了诊断过程、推理思路和诊断算法并做了实例验证,成功提高了航电设备的故障诊断效率并缩短了维修周期。 相似文献
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针对堆垛机设备在运行过程中呈现的复杂性、不确定性等问题,设计了基于故障树和贝叶斯网络的混合诊断专家系统。采用故障树分析技术对堆垛机进行故障建模,得到最小割集,建立了以规则为知识表示形式的规则库。根据输入的故障征兆系统自动寻找匹配的故障事实库,建立了以该事件作为顶事件的故障树,并转化得到相应的贝叶斯网络,形成了基于规则的推理和贝叶斯网络的概率计算混合诊断机制。该方法有效利用了故障树分析和贝叶斯网络两种算法的优势,为复杂机器的故障诊断提供了一种新途径。试验表明,该系统有效解决了传统诊断专家系统存在的推理模式单一、知识获取困难等问题。概率计算混合诊断机制是一种快速诊断堆垛机的可行方式。 相似文献
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《计算机测量与控制》2014,(3):656-658,666
针对目前机载电子设备故障诊断过程中诊断效率低以及采用传统动态故障树马尔科夫链分析方法存在系统状态空间爆炸的问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络的故障树故障诊断方案;设计首先将基于零压缩二元决策图的动态故障树定性分析和贝叶斯网络的定量推理相结合获得系统最小割集,然后以集成传感器信息更新系统的部件诊断重要度和最小割集,最后综合考虑系统部件诊断重要度和最小割集设计了系统的故障诊断决策算法,得到故障诊断决策树;以机载光电雷达设备的故障诊断为例,通过对比有无证据条件下系统故障诊断中最小割集以及其诊断重要度,证明了此方案能够准确、快速地诊断出系统具体的故障原因,节省了诊断成本。 相似文献
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针对民用飞机系统的故障复杂性和特殊性,提出了一种基于有向图和贝叶斯网络融合的故障诊断方法.首先分析增压系统的组成,总结各组件之间的功能逻辑;接着以有向图理论为基础,将有向图中的节点赋值为系统各组件功能,进而推导出系统的功能模型,提高了故障诊断的直观性和有效性;最后利用贝叶斯网络快速的概率推理能力,缩小故障点集,实现故障定位,提高了诊断的快速性和精确性.通过实例验证,所研究的故障诊断方法对排故效率有了提升,同时对飞机其他系统的故障诊断有一定的参考价值. 相似文献
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本文将贝叶斯网络引入到大型网络故障管理系统中,从贝叶斯网络推理模型与故障诊断和维修决策问题的一致性出发,提出了基于故障假设、观测和维修操作节点结构的DBN模型,并详细阐述了模型的内涵和故障诊断知识构成要素 相似文献
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为解决不确定条件下的故障诊断问题,在传统Petri网基础上,引入概率理论,提出了概率Petri网的概念;概率Petri网将事件发生的概率及其逻辑推理过程引入Petri网的设计及矩阵运算中,以反映事件转换过程中发生的可能性。针对概率Petri网特点,故障诊断模型的设计建立在根据简化样本集获取的诊断规则基础上,以避免复杂系统建模时出现的组合爆炸问题,诊断规则的获取可以有效推广故障诊断范围,使其不仅仅局限于样本集;同时,针对诊断规则的形式,定义并提出将诊断规则转换为标准基本规则序列,便于模型的程序化设计。通过旋转机械故障诊断的示例证明了这种方法的可行性与有效性。 相似文献
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电子系统大多结构复杂,各组成模块存在错综复杂、相互影响的关系,另外测点较少且测点数据常常是不完备的。针对此类情况,以某电源系统为研究对象,提出了基于贝叶斯网络的电子系统故障诊断方法。首先依据系统的结构获得其因果图,并对各测点信号进行离散化处理;其次建立用于故障诊断的贝叶斯网络模型,并且根据历史数据完成该网络的参数学习,最后利用获得的事实来实现故障的诊断。仿真结果验证了该方法的有效性,为电子系统的故障诊断提出了一种新的思路。 相似文献
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航电设备故障诊断专家系统 总被引:1,自引:0,他引:1
故障诊断专家系统在自动测试与诊断领域有着广泛的应用,它是自动测试系统的核心技术之一.介绍了某型机航电设备故障诊断专家系统,运用规则推理与Hash算法相结合的综合推理方式进行故障快速定位及故障预测,提出视情维修建议,提高了航电系统的故障检测率及故障诊断效率. 相似文献
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一种用于汽车发动机故障诊断的贝叶斯网络模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在汽车发动机故障诊断领域,由于设备内部的复杂性和导致故障的不确定因素,使得解决不确定性问题成为目前发动机故障诊断的首要问题;文章提出了一种用于解决不确定性问题的贝叶斯网络模型,该模型的网络结构学习采用了基于簇的搜索算法;为了获得更高准确率的故障诊断结果,模型加入了对当前信息集的采用,进行结构和参数的在线学习,改进了网络结构,网络通过概率传播算法,推理出产生故障的原因节点;在实例中表明,该模型能准确有效地解决发动机故障诊断中存在的不确定性问题,并与专家系统故障诊断模型做出比较,验证了基于该算法的贝叶斯网络模型在信息不确定性条件下能够提高诊断的准确率。 相似文献