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针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。 相似文献
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置信规则库(belief rule base,BRB)是一种十分有效的非线性建模工具,当前BRB优化相关研究仅局限于单目标优化.为了解决BRB的多目标优化问题,尤其需要解决在优化BRB参数的同时对BRB的结构也进行优化的问题,即BRB在优化过程中将变结构,本文提出基于主导从属框架结构(dominant-subordinate framework)的置信规则库多目标(multi-objective)优化方法(DSM-BRB).在主导优化过程中,将采用多种群策略和冗余基因策略对不同规模的BRB进行协同优化,其中多种群策略确保每个种群中的个体长度相等,不同种群中的个体长度不等,冗余基因策略将冗余基因添加到基因数量较少的个体中以确保每个个体具有相同的长度,因此不同种群中的个体可以协同优化,并在进入适应度计算之前删除添加的冗余基因.在主导优化过程完成之后,采用多线程并行优化机制将不同种群分配至多个从属优化线程中,即在一个线程中仅对一个种群中的个体进行优化,多个线程同时进行并行优化以提高优化效率.最后本文以某石油管道泄漏检测问题作为示例验证本文提出方法的有效性. 相似文献
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