贝叶斯网络及其在柴油机故障诊断中的应用

基于柴油机动力装置故障树的诊断模式，引入了目前处理概率知识基础上不确定性问题的最有力的推断方法之——贝叶斯网络，但是如何建立贝叶斯网络是其广泛应用的“瓶颈”。介绍了贝叶斯网络的基本理论并提出了基于故障树的贝叶斯网络建造方法，建立了柴油机故障树诊断模型，并把它转化成贝叶斯网络，利用贝叶斯网络对柴油机系统进行了故障诊断，从而改善了诊断结果，并按照最优原则充分利用观测信息，进行了网络的更新和知识积累。     

一种解决组合爆炸问题的三态故障贝叶斯网络

针对传统故障贝叶斯网络在可靠性分析以及故障诊断领域存在的组合爆炸问题,提出了一种三态故障贝叶斯网络建模方法。通过将传统的失效分为"物理故障"和"正常却不工作"2种模式,提出将串联系统中元件以及"或"门下的事件转换为包含正常状态以及上述2种失效模式的三态节点,取代仅有正常和失效2种状态的传统模型节点。在此基础上深入分析了构建三态故障贝叶斯网络模型的方法。最后建立了某型飞机左侧交流电源系统的三态故障贝叶斯网络并进行了深入分析。理论和实例分析均表明,建立的三态故障贝叶斯网络在减少模型参数的同时可有效避免"或"门引起的组合爆炸问题,为串联系统和"或"门占优的系统提供了一种新的故障贝叶斯网络建模手段。     

电液伺服作动器可靠性评估的贝叶斯网络方法

对机载电液伺服作动器可靠性评估方法进行了研究,提出了一种基于贝叶斯网络的可靠性建模方法。分析了机载电液伺服作动器各部件失效特性,直接利用系统功能逻辑关系建立贝叶斯网络可靠性评估模型。通过对简单串联系统与某型飞机副翼伺服控制器进行可靠性评估,证明提出方法的有效性。该方法与已有贝叶斯网络可靠性评估模型方法相比建模简便,计算复杂度低,是一种有效的可靠性评估模型方法。     

基于序列蒙特卡罗的网络生存态势跟踪评估

为了对系统在不同环境下的可生存性进行准确的评价和比较,提出了一种基于序列蒙特卡罗的网络生存态势量化评估方法.首先建立系统动态模型,并利用该模型获取系统在当前时刻可生存性的先验PDF.然后在系统当前时刻观测值和观测似然模型的基础上,根据贝叶斯公式更新先验PDF.最后通过重采样,用加权样本组合逼近系统可生存性的真实后验概率分布.实验结果表明该算法具有定量描述、实时计算、动态跟踪等优点,是对网络生存态势评估的一个较好的解决方案.     

基于贝叶斯网络工具箱的制动系统故障分析

为对汽车制动系统进行故障分析,采用故障树与贝叶斯网络相结合的方法对可能发生故障的所有危险因素进行分析,建立故障树模型,并将其转化成贝叶斯网络,利用贝叶斯网络计算故障发生的概率,找出制动系统的薄弱点,并对其进行优化设计。计算分析结果表明,将故障树与贝叶斯网络结合可以提高故障分析的有效性。     

基于动态贝叶斯网络气化炉供料系统风险分析

针对当前大型气化装置在动态风险分析方面的不足,提出一种基于动态贝叶斯网络的气化炉供料系统风险分析方法.利用气化炉供料系统各单元失效形式的相关资料,建立故障树模型,并将故障树模型转化为贝叶斯网络模型,利用K-2算法优化贝叶斯网络模型,结合β因子法处理共因失效对系统的影响.考虑维修因素对系统各时刻失效率的影响,同时采用Ge...     

基于贝叶斯攻击图的动态安全风险评估模型

攻击者通过分析网络中漏洞的相互关联关系逐步攻破多个漏洞,而攻击图模型虽然能描述网络内潜在威胁的传播路径,但未充分考虑攻击事件对攻击图中所有属性节点置信度的动态影响。为此,提出一种基于贝叶斯攻击图的动态风险评估(dynamic risk assessment based on Bayesian attack graphs, DRA-BAG)模型。该模型运用贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,其中采用通用漏洞评分系统指标计算漏洞利用成功概率,并利用局部条件概率分布表评估属性节点的静态安全风险;进而结合入侵检测系统观测到的实时攻击事件,运用贝叶斯推理方法对单步攻击行为的后验概率进行动态更新,最终实现对目标网络整体安全性的评估。实验结果表明,本文方法可评估动态安全风险和推断攻击路径,为实施安全防护策略提供依据。     

改进的贝叶斯网络模型在保险欺诈挖掘中的应用

介绍了朴素贝叶斯网络模型,为使贝叶斯网络模型适用于数据库计算,修改了贝叶斯概率测度的计算方法,为提高计算效率,改进了常用的贝叶斯网络分类器的概率公式,使之更适合在数据库上计算。构造了基于贝叶斯网络的决策树产生子结点的评价计算公式;通过将贝叶斯网络与决策树有机结合,构造了基于决策树结构的贝叶斯网络模型,在此基础上形成了适用于保险欺诈的挖掘方法。该项目与泰安某保险公司合作完成,并应用于该公司的保险业欺诈业务的挖掘,取得了良好效果。     

离散模糊动态贝叶斯网络用于无人作战飞机目标识别

为了提高无人作战飞机的自动目标识别能力,文中提出采用离散模糊动态贝叶斯网络,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理出目标的类型。推导了离散模糊动态贝叶斯网络的推理算法。建立了目标识别的离散模糊动态贝叶斯网络模型。仿真结果表明,该方法得出的推理结果与理论分析完全一致,而且能够将各种并不显著的目标特征进行综合,使得各种特征及不同时刻的同一特征互相修正补充,克服了依靠单一特征进行目标识别的局限。     

基于贝叶斯网络的土石坝可靠性分析

提出采用贝叶斯网络方法来分析大坝的可靠性问题.首先简要地介绍了贝叶斯网络方法的基本原理和建模方法,将贝叶斯网络方法和故障树方法进行了比较,并给出了故障树向贝叶斯网络转化的基本步骤.定义了贝叶斯网络中节点的重要度因子,并给出了相应的计算公式.最后以土石坝为例,根据土石坝的失效机理建立了土石坝可靠性分析的贝叶斯网络模型,并对溃坝原因进行了重要度分析.结果表明,贝叶斯网络能够有效地进行大坝可靠性分析,它能够更直观地表示大坝失事的因果关系,且贝叶斯网络能够方便地解决共因失效问题.故障树可以方便地转化为相应的贝叶斯网络模型.贝叶斯网络节点的重要度分析结果为制定有效的大坝失事概率控制措施提供了理论依据.     

风电机组故障诊断中不确定性信息处理的贝叶斯网络方法

针对风电机组故障信息耦合性、模糊性的不确定性特点,结合贝叶斯网络在处理不确定性问题上的优势,提出了风电机组故障诊断的贝叶斯网络方法.重点研究了该方法的两个关键问题,即风电机组故障诊断的贝叶斯网络建模和贝叶斯网络推理.构建了一种基于事故树分析方法的三层CME贝叶斯网络模型并解析了贝叶斯网络的故障推理过程,通过风电机组齿轮箱的故障诊断实例验证了上述模型的可行性和贝叶斯网络推理的有效性.研究成果对具有相关不确定性问题的机电设备故障诊断有借鉴意义.     

贝叶斯网络在车辆状态远程故障诊断系统中的应用

为了解决车辆状态远程故障诊断系统中的不确定性问题,提出了一种基于贝叶斯网络模型的故障诊断方法．这种故障诊断方法可在输入数据不完备,甚至含噪的情况下,充分利用贝叶斯网络的先验知识以及建模学习能力和概率推理算法来应对不确定性问题的表示和推理,完成系统的故障诊断．实验结果表明,贝叶斯网络方法在车辆故障诊断速度、准确性方面优于传统的基于BP算法或RBF算法的诊断方法,并且提高了故障诊断系统的鲁棒性．     

基于贝叶斯网络的自适应学生模型的研究

首先介绍了贝叶斯网络的基础理论,贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。适用于不确定性和概率性的知识表达和推理。接着介绍了自适应学生模型的概念和理论,然后运用贝叶斯网络构建了一个自适应性学生模型,并对贝叶斯网络学生模型的知识表达方法进行了研究,最后举例说明这个理论的可行性。基于贝叶斯网络构建的适应性学生模型能够有效地提供适应性的网络教学资源,从而有助于实现网络教学平台的适应性学习。     

基于FTA-BN模型的煤粉锅炉受热面故障风险研究

煤粉锅炉受热面在故障演化过程中具有不确定性,难以准确地评估故障风险。针对上述问题,采用了一种基于故障树分析(FTA)与贝叶斯网络(BN)的方法研究煤粉锅炉受热面故障风险。此方法结合了故障树易于梳理事件之间因果关系和贝叶斯网络不确定性分析的优势。首先,建立煤粉锅炉受热面4层故障树模型;然后,映射成BN模型并进行不确定性修正,通过与某电厂煤粉锅炉故障数据对比,验证所提方法可以提高故障风险评估的准确性;最后,根据BN的反向诊断推理,找出故障风险关键因素,提升锅炉受热面的安全性。     

基于冲突的离散事件系统诊断方法

提出了一种基于冲突的动态模型故障诊断方法。通过在离散事件系统的自动机模型中添加概率,离线计算模型中事件与状态的后验概率,从而处理不完全观测导致的不确定性,增强了离散事件系统处理不确定性问题的能力。在已经建立的离线模型上,在线计算观测与模型的冲突,在模型中提取符合观测的轨迹,推导系统运行状况,判断故障,并给出故障路径。将基于冲突的诊断方法扩展到离散事件系统的诊断上来,避免了对无关事件的搜索及判断,从而降低了诊断搜索空间,便于计算更大规模的系统模型。     

配电网可靠性评估贝叶斯网络区间算法

提出一种基于贝叶斯网络的配电网可靠性评估区间算法。为计及元件可靠性参数的不确定性,引入区间数运算法则,基于贝叶斯网络的双向推理模式,计算负荷点和系统的区间可靠性指标并辨识其薄弱环节。通过RBTS母线2等算例系统的可靠性评估和分析,证实算法的正确性和有效性。     

贝叶斯网络在水电机组故障诊断中的应用研究

分析了传统故障诊断方法对于处理实际系统中的不确定性问题时所存在的不足,将贝叶斯网络的理论与方法应用到水电机组故障诊断中,介绍了贝叶斯网络的建模方法与推理机制,并通过一个专家系统的建模过程与诊断结果,证明了基于贝叶斯网络的水电机组故障诊断专家系统所具有的独特优点。     

动态贝叶斯网络在态势评估中的应用

针对目前战场态势变化的复杂性和多样性,尤其是战场信息的不确定性和模糊性,提出了利用动态贝叶斯网络,根据态势事件与态势假设之间的潜在关系建立态势评估的功能模型,从而实现态势评估,并用具体的实例验证了该方法的有效性.仿真结果表明,依据动态贝叶斯网络建立的态势评估模型,能够将各种特征因素进行综合,使得不同时间片的特征因素相互修正,从而能够准确地跟踪战场态势的变化,所得态势评估结果为指挥员分析当前态势和决策提供了支持.     

基于贝叶斯理论的复杂系统快速诊断算法

针对系统结构复杂、维修保障难度大,多具有不确定性(不完整性)信息、多故障和关联故障等特点,融合贝叶斯理论和策略优化算法的优势,提出一种混合快速诊断算法.将诊断任务分解成若干单故障子任务,对子任务用故障树和贝叶斯网络分别建模,根据贝叶斯-蒙特卡洛算法获得先验概率,进行诊断推理分析,获得系统故障薄弱环节,同时运用综合策略优化算法,对故障原因进行诊断策略优化,以实现快速诊断为目的.以电控发动机复杂系统为例,对混合快速诊断算法进行应用研究,验证了该算法的正确性和有效性.