野外环境下通信装备故障预测方法

针对目前国内外故障预测研究较少考虑装备自身因素以外影响因素的情况,提出一种新的野外环境下通信装备故障预测方法。利用灰色理论和BP神经网络理论建立驻训阶段通信装备故障预测模型,将外界影响因素考虑引入故障预测中,并通过仿真实验进行验证。仿真结果证明,该方法具有较高的精度。     

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。     

通信装备故障诊断贝叶斯网络

为满足各通信部队对通信装备技术保障的要求,提出基于贝叶斯网络的故障诊断方法。分析贝叶斯网络在通信装备故障诊断方面的优势,以某型通信装备的某故障为例,研究了通信装备故障诊断贝叶斯网络的建模、参数设置、推理等关键技术。基于NETICA软件演示了基于贝叶斯网络的通信装备故障诊断的一般过程,验证了贝叶斯网络在通信装备故障诊断中应用的可行性与有效性。