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基于贝叶斯网络的复杂装备D-S诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
利用D-S证据理论进行故障诊断时,首先需要确定出故障识别框架和基本置信分配.但在导弹武器等复杂装备中,存在着故障原因与故障征兆之间关联关系不确定的现象,增加了求取故障识别框架和基本置信分配的困难.文中提出了利用贝叶斯网络理论来解决难题的方法,使D-S证据理论能在复杂装备故障诊断中得到应用.文中首先给出了诊断贝叶斯网络的适应度函数,并利用改进的粒子群优化算法求解了诊断贝叶斯网络.然后分析了诊断贝叶斯网络中故障原因与故障征兆间的关联关系,给出了征兆集合、异因征兆集合概念.提出了求解故障识别框架和基本置信分配的方法.最后,通过实例的D-S诊断,验证了所提方法的正确性. 相似文献
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为了获得高产γ-氨基丁酸(GABA)且综合性能优良的乳酸菌,以10株乳酸菌作为出发菌株对发酵辣椒进行纯种接种发酵,采用逼近理想解排序(TOPSIS)法分别从发酵产酸、抑菌性、亚硝酸盐积累以及生成γ-氨基丁酸能力等方面进行多因素综合评价。结果表明,发酵乳杆菌与食果糖乳杆菌的产酸速度较好,最终产酸量分别为0.020 8 g/100 g、0.020 3 g/100 g;乳链球菌和戊糖乳杆菌对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抑菌作用最明显,其抑菌圈直径d=11 mm;乳酸片球菌产亚硝酸盐能力最弱,最终含量为1.7 mg/kg;食果糖乳杆菌与乳酸片球菌产GABA能力强,分别为1.97 mmol/L、1.86 mmol/L。采用TOPSIS法对10株菌种进行多因素综合评价,最终得到发酵乳杆菌与食果糖乳杆菌为综合品质特性较好的发酵优良菌株。 相似文献
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利用Excel对数据快速填充、分析处理和规划求解等功能,本文将其应用到油气储运工程设计中的四个子问题:油气消费预测、油库成品油配送的优化调度、长输管道的线路优选和管网的布局优化以及输油、输气管网的水力计算。实例应用表明:Excel可以较好解决储运工程中的规划设计问题,求解过程快捷、简洁。 相似文献
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一种基于冲突证据的D-S诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
D-S证据理论已广泛地应用到故障诊断中,其中的基本置信分配是进行D-S故障诊断的基础。在导弹武器等复杂系统的D-S诊断中,所需的基本置信分配时有矛盾的现象。此时,一般的Dempser合成公式对证据的合成已无能为力,因此,迫切需要适用矛盾证据的合成方法。虽然人们做了不少研究,但利用优化理论所提出的D-S合成方法,由于其优点而受到人们的关注。但是这种方法由于没有考虑故障诊断的实际需求,在D-S诊断中显得不足。为此,文中提出了一种改进的D-S诊断优化合成方法。通过验证,表明改进后的D-S诊断合成方法具有更好的合理性和有效性。 相似文献
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动车组车辆横向稳定性是车辆服役安全的评估指标,曾发生多起横向失稳故障。通过横向失稳的失效链路分析,根据车辆横向失稳的特征频率、振动传递关系,辨识了车辆横向失稳的3类原因。通过轮对、轴箱和构架异常振动,结合车辆运行线路,辨识踏面异常磨耗是车辆横向失稳的主要原因;通过构架和车体枕梁的振动传递关系,辨识蛇行减振器和二系横向减振器阻尼值减小是车辆横向失稳的主要原因;通过构架振动的多边形特征频率,辨识车轮多边形是车辆横向失稳的主要原因。提出的车辆横向失稳原因辨识方法应用于某型动车组,为该型动车组横向失稳原因辨识提供了参考。 相似文献
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