針對雙組元推進系統中環(huán)境復雜且部分關鍵信息無法通過傳感器獲取,提出基于部分可觀時間Petri網故障診斷性的貝葉斯估計方法。研究了基于部分可觀時間Petri網的雙組元推進系統故障診斷性的貝葉斯估計問題。系統過程的變遷分為可觀和不可觀,結合變遷觸發(fā)關系和變遷時間信息,建立Petri網模型的狀態(tài)類圖。遍歷所有滿足可觀測變遷觸發(fā)時間和序列信息的路徑,對于診斷結果為可能故障系統,建立故障變遷對應的貝葉斯Petri網模型,將不可觀變遷設置為貝葉斯變遷,根據可觀變遷觸發(fā)狀態(tài)估計不可觀變遷觸發(fā)概率,進一步判斷系統故障狀態(tài)。最后,建立了基于部分可觀Petri網的整體推進系統模塊,通過仿真實驗驗證了算法的有效性。 

【文章來源】：應用科技. 2020,47(01)

【文章頁數】：7 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于模型和故障樹的飛機故障診斷方法[J]. 王雪飛,李青,馮力.  科學技術與工程. 2017(20)
[2]Fault detection and diagnosis for data incomplete industrial systems with new Bayesian network approach[J]. Zhengdao Zhang,Jinlin Zhu,Feng Pan.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2013(03)
[3]基于非線性自適應濾波的發(fā)動機氣路部件健康診斷方法[J]. 魯峰,黃金泉,呂怡秋,仇小杰.  航空學報. 2013(11)
[4]航天電子設備多余物檢測信號特性的影響因素分析[J]. 陳金豹,翟國富,王淑娟,劉泳,王洪元.  系統工程與電子技術. 2013(04)
[5]航天器自主故障診斷技術研究進展[J]. 姜連祥,李華旺,楊根慶,楊勤榮,黃海宇.  宇航學報. 2009(04)
[6]基于分層有向圖的航天器故障診斷[J]. 宋其江,徐敏強,王日新.  航空學報. 2009(06)



本文編號：3205366