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张歆炀,帕孜来•马合木提.基于故障树与键合图的贝叶斯网络故障诊断[J].电测与仪表,2016,53(2):.
ZHANG Xin-yang,PAZILAI Mahemuti.Fault Tree and Bond Graph Based Bayesian Network for Fault Diagnosis[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2016,53(2):.
基于故障树与键合图的贝叶斯网络故障诊断
Fault Tree and Bond Graph Based Bayesian Network for Fault Diagnosis
DOI:
中文关键词:  贝叶斯网络  键合图  故障树  基于模型的故障诊断  条件概率分布
英文关键词:Bayesian  networks, bond  graph, fault  tree, Model-based  fault diagnosis, CPDs
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61364010)
     
作者中文名作者英文名单位
张歆炀ZHANG Xin-yang新疆大学 电气工程学院
帕孜来•马合木提PAZILAI Mahemuti新疆大学 电气工程学院
摘要点击次数: 2018
中文摘要:
      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。
英文摘要:
      Model-based fault diagnosis using arti?cial intelligence techniques often deals with uncertain knowledge and incomplete information. Probability reasoning is a method to deal with uncertain or incomplete information, and Bayesian network is a tool that brings it into the real world application. A new method is proposed to construct a Bayesian network model based on fault tree and bond graph theory, and diagnosis of system. Realization of localizing faulty system components that cause the abnormal behaviors of a system or process, and at the same time to get the faulty component on the system impact of the size, in other words it provides system operators a priority checking and maintenance schedule for system components.. Finally, using simulation to verify the performance of this method.
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