本文選題：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：鍵合圖　出處：《電測(cè)與儀表》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于模型的故障診斷往往采用人工智能技術(shù)來(lái)處理不確定的知識(shí)和不完整的信息。概率推理法是一種處理不確定或不完整信息的方法,而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種能夠?qū)⑺鼞?yīng)用于實(shí)際的工具。提出了一種基于故障樹(shù)和鍵合圖理論來(lái)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的新方法,并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷。實(shí)現(xiàn)了對(duì)引起系統(tǒng)或過(guò)程的異常行為的元件進(jìn)行準(zhǔn)確定位,并獲得同時(shí)出現(xiàn)故障的元件對(duì)系統(tǒng)影響程度的大小,即為系統(tǒng)操作員提供了一個(gè)關(guān)于系統(tǒng)組件的優(yōu)先級(jí)檢查和維護(hù)計(jì)劃。最后,對(duì)此方法的性能進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。
[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.
【作者單位】： 新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61364010)
【分類號(hào)】：TP18;TM464

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本文編號(hào)：1618925