基于故障树与键合图的贝叶斯网络故障诊断

发布时间：2018-03-16 07:28

  本文选题：贝叶斯网络　切入点：键合图　出处：《电测与仪表》2016年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于模型的故障诊断往往采用人工智能技术来处理不确定的知识和不完整的信息。概率推理法是一种处理不确定或不完整信息的方法,而贝叶斯网络是一种能够将它应用于实际的工具。提出了一种基于故障树和键合图理论来构建贝叶斯网络模型的新方法,并对系统进行故障诊断。实现了对引起系统或过程的异常行为的元件进行准确定位,并获得同时出现故障的元件对系统影响程度的大小,即为系统操作员提供了一个关于系统组件的优先级检查和维护计划。最后,对此方法的性能进行了仿真验证。
[Abstract]:In model-based fault diagnosis, artificial intelligence is often used to deal with uncertain knowledge and incomplete information. Probabilistic reasoning is a method of dealing with uncertain or incomplete information. Bayesian network is a tool that can be applied to practice. A new method based on fault tree and bond graph theory is proposed to construct Bayesian network model. And the fault diagnosis of the system is carried out. The accurate location of the components that cause the abnormal behavior of the system or the process is realized, and the magnitude of the influence of the components that occur at the same time on the system is obtained. The system operator is provided with a priority check and maintenance plan for system components. Finally, the performance of this method is verified by simulation.
【作者单位】： 新疆大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61364010)
【分类号】：TP18;TM464

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本文编号：1618925