基于双层模型的置信规则库参数与结构联合优化方法

作为置信规则库优化过程的两个重要方向,参数学习和结构学习共同影响着置信规则库的建模精度和复杂度.然而,现有的置信规则库优化方法大多只关注参数学习或结构学习某一方面的研究,无法有效平衡建模精度和复杂度这对相互影响的指标.为此,本文提出了置信规则库参数与结构联合优化方法.该方法基于赤池信息准则将建模精度和复杂度两方面信息纳入统一目标,建立置信规则库联合优化目标函数;然后,建立交集假设下的置信规则库双层优化模型并提出模型求解算法;进一步拓展前提假设条件,提出并集假设条件下的置信规则库规则激活方法和权重计算方法,并提出并集假设下的置信规则库双层优化模型以及相应的求解算法.经过参数与结构联合优化之后,得到置信规则库最优决策结构.文末,引入输油管道泄漏检测案例验证所提出方法的有效性.通过与已有研究相对比,结果表明并集假设下的置信规则库联合优化方法在提高建模精度和降低复杂度方面均具有良好表现.     

基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断方法

在故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题.首先,针对完备信息系统和不完备信息系统分剐提出了相应的融合算法,为解决数据超载以及不完整信息融合问题提供了有效的方法.其次,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用基于改进属性重要度的方法实现故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库.最后,在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据置信度、覆盖度和支持度进行综合评价,并得出诊断结论.给出的诊断实例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于扩展置信规则库联合优化的桥梁风险评估

作为避免桥梁安全事故和确保公众安全的一种重要途径,桥梁风险评估得到了国内外学者的广泛关注.然而,现有的桥梁风险评估模型大多忽视了在建模过程中优化与模型相关的参数取值和参数数量,导致无法有效提升桥梁风险评估的准确性.为此,本文在现有基于扩展置信规则库的桥梁风险评估模型的基础上,通过引入参数优化和数据包络分析分别提出扩展置信规则库的规则生成方法和规则约减方法,再以此进一步提出扩展置信规则库的联合优化方法,确保应用于桥梁风险评估模型中的扩展置信规则库具有最优的参数取值和参数数量.文末,引入桥梁风险评估领域中常用的公认数据集验证所提模型的有效性.通过与已有研究成果相对比,结果表明基于扩展置信规则库联合优化的桥梁风险评估模型在提高评估准确性和降低模型复杂度方面均有良好表现.     

基于主成分分析的置信规则库结构学习方法

为了解决前提属性过多时置信规则库规模的组合爆炸问题,提出了基于主成分分析的置信规则库结构学习方法. 首先将前提属性转化为新的空间中的若干个主成分,再利用载荷矩阵反推出对于各主成分贡献较大的关键前提属性. 以某装甲装备体系综合能力评估作为示例分析,对比研究了在单方案和多方案条件下结构学习方法与RIMER方法,验证了本文提出的结构学习方法的有效性. 示例分析结果显示本文提出的结构学习方法可大幅约减置信规则库的规模,与RIMER 方法的计算结果一致,并且具有较强的鲁棒性.     

基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测

针对某型涡扇发动机故障预测的问题,提出一种基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测模型。为描述涡扇发动机的健康状态,利用证据推理算法融合发动机系统状态信息;结合先验知识建立混合驱动的置信规则库仿真预测模型;采用投影协方差自适应进化策略用于优化模型参数;通过实验验证了模型的有效性。研究结果表明：该方法不仅准确预测涡扇发动机故障风险概率,而且为故障诊断和维修保障提供了有力的支撑。     

基于本体的飞机舵面结构故障诊断方法

从系统工程的角度分析了飞机系统的复杂性,将飞机族的概念引入到飞机的本体建模中,并以舵面故障诊断过程为研究对象, 首先用Protégé建立了飞机本体的领域知识模型,然后将单故障和组合故障的诊断知识列为本体中的SWRL规则,最后利用 JESS推理出 新知识得出诊断结果,实现了用本体来选择修复方案的过程.该方法能够实现复杂系统的建模及故障诊断 方案的准确选择,并可通过增加新的诊断知识来完善故障诊断知识库.     

基于模型的定性推理故障诊断方法研究

提出了一种基本模型的定性推理故障诊断方法 ,其基本思想是以定性推理方法为基础 ,并结合系统的模型知识进行故障诊断。首先通过建立系统部件模型的正常和故障工作模式库 ,以及用有向连接图和支路关联矩阵来建立系统的结构描述 ,然后在部件模式库中搜索满足已知条件的模式 ,来诊断出故障的部件     

基于置信规则库推理的不确定性建模研究

置信规则库推理作为一种新颖的表达和处理复杂不确定性的方法,在系统建模和分析方面具有很大的应用前景.本文讨论了基本置信规则库推理的性质,证明其不但可以以足够高精度拟合确定性和随机性系统,而且可以处理确定性和随机性数学模型不能表达的复杂不确定问题.另外本文通过对其规则库进行扩展和改进激活算法,解决了基本置信规则库推理在处理局部未知度方面的局限性问题,最后通过一个报童库存问题对提出的方法进行了说明和验证.     

基于SDG的智能故障诊断方法研究

提出了一种基于符号有向图 (signeddirectedgraph ,SDG)的智能故障诊断方法 ,其基本思想是通过分别建立系统及其部件所对应的SDG ,并将此SDG对应于需诊断的故障模式进行化简 ,然后将建立的诊断规则库用逻辑运算进行扩充 ,形成系统的诊断规则库。诊断时通过将系统变量的定量取值简化为定性值 ,并应用所建立的规则进行比较 ,得到最后的定性诊断结果。     

故障特征选择与诊断规则提取的VPRS模型方法

针对实际工程系统故障诊断过程中故障特征和诊断规则难以提取的问题，提出了一种基于变精度粗糙集(VPRS)模型的故障特征选择和诊断规则提取的新方法。该方法通过选取适当的分类误差参数β，运用知识约简简化知识系统。它不仅能从实测数据中提取出最佳的故障特征参数，还可得到简化的诊断规则。对滚动轴承故障诊断的仿真实例表明，该方法有效地简化了特征参数和诊断规则，提高了故障诊断的准确率，减低了诊断成本，具有比基本RS方法更广的适用性。     

基于电流测试的混合信号电路故障检测和定位

针对集成电路测试中模拟和混合电路的测试问题,提出了一种基于小波分析的电流测试实现混合信号电路故障诊断的方法。该方法先测试电路在激励信号下的动态电流,再利用小波变换对采样动态电流信号进行小波分析来诊断电路是否存在故障,并进一步定位故障。对示例ADC电路仿真试验的结果表明该方法比积分法和傅立叶分析方法对故障有更高的灵敏度,不仅能够有效检测出电路中的各种故障,而且能对故障进行定位。     

线性时滞系统的鲁棒故障诊断

研究了一类含有未知输入干扰和模型不确定性的时滞系统故障诊断问题。通过变换,原系统被分成两个子系统,一个子系统不受故障的影响,可以设计鲁棒观测器;另一个子系统受到故障的影响,但是它的状态可以通过测量得到。设计的观测器利用解析冗余方法能够对执行器故障和传感器故障进行诊断。仿真结果表明,算法具有良好的诊断性能。     

不完备信息条件下基于置信规则库的能力满足度评估方法

信息不完备条件下,已有的置信规则库(belief rule base, BRB)〖JP+1〗建模方法较难构建完整结构的BRB,为武器装备体系能力需求满足度评估带来较大挑战。为此,本文提出了基于有限交集规则和自组织映射方法建立并集规则库的体系能力需求满足〖JP+2〗度评估方法。首先,分别对交集假设下和并集假设下的BRB进行描述,并分析了两者的关联性;其次,引入了自组织映射方法,定量计算每条并集规则同与其相关的交集规则之间的关联程度,进而计算并集规则所关联的交集规则的权重;在此基础上,给出了基于不完备交集BRB生成完整结构并集BRB的步骤;最后,以某区域防空武器装备体系能力满足度评估为例验证所提出方〖JP〗法的可行性和有效性。     

基于FWA-DBN的航空发电机偏心故障诊断

针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小, 造成故障不易识别的问题, 提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm, FWA)优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的故障诊断方法。首先根据有限元法搭建航空发电机模型, 通过仿真获取不同静态、动态偏心故障输出数据; 然后运用FWA训练优化与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合的DBN网络, 得到最佳DBN-ELM模型结构; 最后由ELM分类器进行故障诊断分类。诊断结果表明, 相较于传统的故障诊断方法, 应用所提方法进行航空发电机偏心故障诊断, 可以获得更高的准确率, 平均准确率达到99.203%。     

Robust fault detection and diagnosis for uncertain nonlinear systems

This paper considers robust fault detection and diagnosis for input uncertain nonlinear systems. It proposes a multi-objective fault detection criterion so that the fault residual is sensitive to the fault but insensitive to the uncertainty as much as possible. Then the paper solves the proposed criterion by maximizing the smallest singular value of the transformation from faults to fault detection residuals while minimizing the largest singular value of the transformation from input uncertainty to the fault detection residuals. This method is applied to an aircraft which has a fault in the left elevator or rudder. The simulation results show the proposed method can detect the control surface failures rapidly and efficiently.     

基于故障树的复杂装备模糊贝叶斯网络推理故障诊断

复杂装备的小批量、个性化定制属性, 注定了其生命周期过程中存在着相对较多的不确定性, 故障隐患必不可免, 故障诊断尤为重要。因此,提出基于故障树的复杂装备模糊贝叶斯网络推理故障诊断模型。首先, 通过分析复杂装备的结构组成, 建立复杂装备的故障树模型。其次, 利用故障树转化法, 构建基于故障树的贝叶斯网络拓扑结构。然后, 针对复杂装备结构数据缺乏和专家打分的不确定性, 通过模糊集合论方法确定条件概率等参数。最后, 进行案例研究, 利用模糊贝叶斯网络推理中的因果推理和诊断推理, 诊断出案例中的故障(潜在故障)节点, 证明了所提方法的有效性。研究成果不仅解决了贝叶斯网络中利用搜索函数构建最优网络不符合实际的问题, 也通过模糊集合论解决了复杂装备数据缺乏和专家打分不确定性的不足。所提模型不仅适应于过程诊断中故障的确定, 同时也适用于事前诊断中潜在风险的识别, 而且对于故障(或潜在故障)节点的改善效果还能起到检测评估的作用。     

基于置信规则库的捷联惯组误差系数预测方法

捷联惯组(strapdown inertial measurement unit, SIMU)是火箭等大型飞行器控制系统的核心部件,结构复杂，可获得的误差系数样本较为缺乏。置信规则库(belief rule base, BRB)作为一种专家系统能够有效融合专家知识和监测数据,可以有效处理小样本情况下复杂系统建模问题。鉴于此,本文提出了一种基于BRB的SIMU误差系数预测方法。为充分利用脉冲量输入信息,提高信息转换精度,降低指标转换过程中的信息损失,根据惯组脉冲量输出特点提出了一种新的匹配度计算方法,提升模型的精度。最后,以某型SIMU加速度计为例验证了所提方法的有效性。     

Satellite fault diagnosis method based on predictive filter and empirical mode decomposition

A novel satellite fault diagnosis scheme is presented based on the predictive filter and empirical mode composition(EMD).First,the predictive filter is utilized to obtain the fault estimation,which is corrupted by noise.Then the EMD method is introduced to decompose the fault estimation into a finite number of intrinsic mode functions and extract the trend of faults for fault diagnosis.The proposed scheme has the ability of diagnosing both abrupt and incipient faults of the actuator in a satellite attitude control subsystem.A mathematical simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed scheme.