贝叶斯网络推理算法在故障诊断中的应用

故障诊断过程中,存在这样或那样的不确定性因素。而贝叶斯网络是不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一,所以以贝叶斯网络理论为基础进行故障诊断,可以有效地对不确定性知识进行表达,增加故障诊断结果的合理性与准确率。     

基于贝叶斯网络雷达伺服系统故障树分析

为填补雷达伺服系统可靠性研究的空白,查找影响雷达伺服系统可靠性的关键性因素,以雷达伺服系统随动失效模式为例开展可靠性分析。采用故障树建模分析与贝叶斯网络的结合的分析方法,首先对雷达伺服系统进行功能性分析,随后进行故障树和贝叶斯网络的可靠性模型建立,最后通过故障树顶事件的发生概率和重要度分析后得出了造成雷达伺服系统随动失败发生的概率以及造成该事件发生的关键影响因素。通过以上分析方法运用能够找出雷达伺服系统可靠性关键性因素,为提高雷达伺服系统可靠性指明了解决方向。     

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。     

基于贝叶斯网络的复杂系统动态故障树定量分析方法

动态故障树的贝叶斯网络分析方法存在局部组合爆炸和备件门节点失效时间仅能是指数分布的不足.首先,给出动态故障树转换为离散时间贝叶斯网络的方法,该方法使用一个确定性函数来替代条件概率表,避免了局部组合爆炸.然后,根据备件门的失效机理和对应的贝叶斯网络结构特征,解决了备件节点失效时间仅能是指数分布的限制.最后,提出一种基于动态故障树的贝叶斯网络精确推理算法,基于该算法给出了系统失效分布、组件重要度等概率计算.实验结果表明,该方法能有效地分析和评估安全攸关系统的概率特性.     

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。     

基于故障树与贝叶斯网络的软件运维模块设计

随着软件系统的大型化和复杂化,系统运维也面临着越来越大的压力。该文针对某通信系统运维难题,结合故障树与贝叶斯网络方法,设计了软件运维模块。首先,对系统的运行机理与故障模式进行定性分析,建立常见故障的故障树模型与故障知识库;其次,针对复杂子故障建立贝叶斯网络诊断模型,结合历史统计数据与专业人员的认知,对故障原因进行推理分析;最后,基于推理结果自动给出故障排查建议,辅助运维人员快速处置系统故障。应用结果表明,该软件运维模块能够有效提高运维自动化程度与故障处置效率。     

层次故障树分析法在装备故障诊断中的应用

综合分层法和故障树法,提出一种新的故障诊断方法,该方法利用装备在结构和功能上具有一定层次的特点进行结构和功能上的分解,将故障缩小在一定的功能范围内,然后利用故障树进行故障诊断和故障定位.该方法比较适合于对装甲装备进行故障诊断与定位,具有简洁、高效的特点.     

基于贝叶斯网络的相控阵雷达模糊故障诊断系统设计

机载有源相控阵雷达由于内部数字化器件集成度高、技术复杂等因素,其BIT测试点设置和设计难度很大,单纯依赖机上BIT进行故障诊断很难准确隔离到单个LRM。该文在分析某型号雷达BIT诊断故障模糊特点的基础上,设计了一种基于贝叶斯网络的故障诊断系统,利用专家知识构建网络结构,通过EM算法确定数据不完备条件下的网络参数,采用联结树算法实现故障诊断推理,从而提高了模糊故障的诊断精度和排查效率。最后,通过实例验证了该系统的有效性和可行性。     

故障树分析法在工控故障诊断中的应用

论述了工业控制系统故障诊断的意义,研究了故障树分析法的基本原理,并结合某挖泥船柴油机供给系统故障实例,应用故障树分析法构筑相应的故障树,然后对故障树模型进行定性和定量的分析。在成功排除故障的基础上,总结了应用故障树分析法分析排除故障的特点。     

基于贝叶斯网络的变压器故障诊断研究

针对传统变压器故障诊断比值法中存在比值编码过于绝对和不能及时发现早期潜伏性故障的问题,文中将改良的无编码比值法和变压器故障类型作为贝叶斯网络节点,利用改进的搜索策略和评分函数建立基于贝叶斯网络的变压器故障诊断模型.以LabVIEW为上位机建立了变压器在线故障诊断系统,实现变压器的数据采集、故障推理和历史信息查询等多种功...     

基于故障树分析的雷达故障诊断专家系统设计

快速进行故障诊断是保证雷达装备综合保障能力的前提,建立一套故障诊断专家系统来不断总结专家经验,从而使维修工作更加科学、有效。以某舰载搜索雷达系统为例,给出了雷达系统故障树的构建方法、故障诊断专家系统知识库的建立及推理机的设计,并简要介绍其实现方法。     

基于混合贝叶斯网络的混合系统安全性分析方法

安全关键系统的安全性分析模型本质上是离散和连续失效分布共存的混合模型.传统的故障树和马尔科夫链分析方法仅能处理离散分布或指数分布的系统,难以对混合系统进行安全性分析.针对该问题,以DFT系统安全模型为基础,提出一种基于混合贝叶斯网络的混合系统安全性分析新方法.首先,利用狄拉克函数和单位阶跃函数分别表示动态故障树节点间的确定性关系和时序关系,将动态故障树转换为贝叶斯网络.然后,通过分段多项式来拟合网络节点的不同失效分布,提出一种k段n次多项式混合贝叶斯网络来表示动态故障树.最后,给出该混合贝叶斯网络的推理算法.实验分析表明本方法能有效地进行混合系统安全性分析.     

通信装备诊断贝叶斯网络结构构建方法研究

诊断贝叶斯网络的构建,是应用贝叶斯网络对通信装备进行故障诊断的重要环节。分析了两种典型诊断贝叶斯网络构建方法的特点及其对于构建通信装备诊断贝叶斯网络的适用性。运用故障树转化算法建立了某型通：陪装备的诊断贝叶斯网络。实验分析表明,该方法对于通信装备诊断贝叶斯网络的构建具有较强的有效性。     

基于故障树的航天测控系统故障诊断方法

航天测控设备种类结构复杂,长期以来主要依赖人工维护,缺乏通用有效的故障诊断方法。针对这一情况,在分析了测控系统故障诊断特点的基础之上,采用故障树分析法构建了面向航天测控系统的故障树模型,并阐述了建模方法和推理机设计原理及流程。最后,以航天测控系统故障诊断实例进行了方法验证。验证结果表明该方法效率高、可靠性好,可适用于目前大多数航天测控设备。     

基于贝叶斯网络的地铁牵引系统可靠性评估

牵引系统身为地铁车辆的关键系统之一,提升其可靠性对于改善整个地铁车辆的可靠运行尤为重要.但是,牵引系统的结构复杂,且失效模式多样,采用传统的可靠性分析方法较为困难.针对这一问题,提出了一种基于贝叶斯网络的系统可靠性评估方法,并结合故障树法,对地铁车辆牵引系统的可靠性进行建模和分析.以某地铁牵引系统为例,利用贝叶斯网络模...     

基于深度动态贝叶斯网络的服务功能链故障诊断算法

针对5G端到端网络切片场景下底层物理节点出现故障会导致运行在其上的多条服务功能链出现性能异常的问题,该文提出一种基于深度动态贝叶斯网络(DDBN)的服务功能链故障诊断算法。首先根据网络虚拟化环境下故障的多层传播关系,构建故障与症状的依赖图模型,并采用在物理节点监测其上多个虚拟网络功能相关性能数据的方式收集症状。其次,考虑到基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的架构下网络症状观测数据的多样性以及物理节点和虚拟网络功能的空间相关性,引入深度信念网络对观测数据特征进行提取,使用加入动量项的自适应学习率算法对模型进行微调以加快收敛速度。最后,利用故障传播的时间相关性,引入动态贝叶斯网络对故障根源进行实时诊断。仿真结果表明,该算法能够有效地诊断故障根源且具有良好的诊断准确度。     

基于贝叶斯与粗糙集方法的电网故障诊断的研究

文中设计了贝叶斯与粗糙集方法的多Agent系统的电网故障诊断,给出了该方法解决电网故障诊断的实验步骤,并结合一个经典的电力系统故障诊断模型进行实验,通过多种情况的计算结果,证明了该方法的正确性和优势,设计了基于贝叶斯与粗糙集方法的多Agent系统结构图,给出了各Agent单元的功能设定及协调过程。     

基于故障树的全自动湿法清洗设备故障诊断

针对全自动湿法清洗设备的结构和功能特点,使用故障树方法建立本系统故障树模型,对本系统故障进行定性分析。得到的各个故障顶事件的最小割集构成了系统故障数据库,通过使用数据库管理软件Microsoft Access处理编辑数据库数据,利用Microsoft Visual C++6.0编写查询诊断软件,实现了对自动湿法清洗设备故障快速查询诊断,以及对故障处理方法的快速查询。