快速建立基于贝叶斯网络的故障诊断系统

文章简要介绍了贝叶斯网络的模型构造，阐述了建立用于故障诊断的贝叶斯网络的通常方法，说明了如何使用MSBN3控件快速建立基于贝叶斯网络的故障诊断与维修决策系统，并将其应用于某激光告警设备的维修决策，在实践中进行了验证。     

用于水电厂设备的故障诊断的贝叶斯网络模型

通过分析水电厂设备故障诊断所面临的不确定性等问题以及当前常用诊断方法存在的局限性,研究基于贝叶斯网络的设备故障诊断方法,提出了适合于诊断问题的贝叶斯网络结构并阐述了基于贝叶斯网络故障诊断的团树推理算法.该方法综合考虑了多故障、故障症兆模糊以及电厂设备操作之间有依赖关系等情况.通过丰满水电仿真系统中水机调速器故障诊断的应用实例,证实了该方法在信息不确定条件下进行诊断决策的有效性和准确性.     

贝叶斯网络在飞机驾驶舱手轮故障诊断中的应用

为了解决飞机驾驶舱手轮故障诊断的不确定性和复杂性,提出了基于贝叶斯网络的故障诊断方法。首先,利用K-S检验方法验证故障数据服从指数分布,再通过极大似然估计算法实现参数优化,得到基本事件最优故障率;其次,根据驾驶舱手轮的故障树构建贝叶斯网络;最后,将故障率代入贝叶斯网络模型进行分析。实例结果表明,该BN网络模型具有较高的可靠性和准确性,能为机务人员迅速做出判断和高效维修提供有力支持。     

基于贝叶斯网络的农村电力网故障诊断研究

鉴于贝叶斯网络灵活的因果推理和诊断推理,运用贝叶斯网络方法研究了因保护装置和断路器误动或拒动、通信装置的故障等原因造成的不完备警报信号模式下的农村电网故障诊断新方法.该方法应用Noisy-Or、NoiSy-And节点模型和类似BP神经网络的误差反向传播算法建立了输电线路故障诊断模型,并应用公式推理得出每个元件的故障信任度,根据故障信任度确定元件有无故障.     

贝叶斯网络发展及其应用综述

贝叶斯网络（BN）是一种用于描述变量间不确定性因果关系的图形网络模型,用于不确定性系统建模和推理,处理涉及到预测智能推理、诊断、决策风险及可靠性分析的问题. 本文首先对贝叶斯网络做了一个简略的介绍,随后综述了贝叶斯网络近30 年的发展及功能扩展,对其在工程技术领域的应用包括故障诊断及可靠性分析等方面做了一个回顾,最后对BN现有的不足和未来的研究趋势做了总结和展望.      

基于贝叶斯网络分类器的船舶柴油机冷却系统故障诊断

针对船舶柴油机冷却系统故障诊断中信息和知识具有随机性和不确定性的特点,提出基于贝叶斯网络分类器的船舶柴油机冷却系统故障诊断的NB贝叶斯网络故障诊断模型和TAN故障诊断模型。研究结果表明:这2种故障诊断模型均可通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数,提高诊断效果;采用这2种故障诊断模型,正判率在80.57%以上。     

贝叶斯网络在探究式网络教学中的应用

远程教育是从函授、广播、电视开始的,而发展到网络教学后,网络技术的特点决定了网络不仅可以实现单向传播,更以其灵便捷连通的特点和高度的互动性成为实现互动双向交流的代表性媒体。但如果把传统的灌输式的、被动接收式的教学方式再次延用至网络教学,那网络教学就发挥不了交互性强的特点,所以在此我们发现探究式学习适合于网络教学的特点。     

一种基于动态贝叶斯模型的大型IP网络故障诊断方法

为了提高IP业务的服务质量,利用告警等症状和已有知识快速准确地定位根故障十分重要。基于贝叶斯网络的不确定推理方法是近年来广泛应用的一种故障诊断方法。目前,基于静态贝叶斯网络的故障定位只是利用当前信息进行故障诊断,无法处理时间信息;而已有基于动态贝叶斯网络的诊断算法复杂度太高,不适用于大型网络。本文针对大型IP网络,建立用于故障诊断的动态贝叶斯模型,并对基于动态贝叶斯网络的一种通用的精确算法进行改进,实验证明它能够对大型IP网络快速准确的定位故障。本文方法充分利用告警库中的历史数据和当前症状信息,对当前的系统状态进行估计,完成故障诊断。     

基于贝叶斯网络的列控车载设备故障诊断

针对目前高速铁路列控车载设备故障诊断过度依赖于专家经验且诊断正确率不高等问题,提出了以专家知识为基础,以贝叶斯网络为核心的故障诊断方法.首先,以CTCS3-300T型列车运行控制系统的车载设备为研究对象,建立基于专家知识的贝叶斯网络.其次,根据故障记录数据集使用K2算法进行结构学习并对学习后的贝叶斯网络结构做适当简约处理.利用极大似然估计算法进行参数学习,得到故障诊断的最优贝叶斯网络.最后,通过诊断推理,得到该故障诊断模型的诊断正确率为88.20％,验证了该贝叶斯网络模型的可行性和有效性.     

贝叶斯网络在数据挖掘中的应用

将贝叶斯网络应用于数据挖掘当中。首先介绍了贝叶斯网络的基本原理已经用于分类的主要算法,然后用案例说明贝叶斯网络在数据挖掘中的应用,通过实践,可以发现贝叶斯网络具有能够处理不完整的数据和噪声数据、充分挖掘数据的隐藏信息、具备良好的预测能力等优点,具有广泛的应用前景。     

Method of Satellite Fault Diagnosis Based on Bayesian Network

1Introduction Satelliteisacomplexsystemandconsistsofmany componentstobeusedfordifferentfunctions.Satellitewill beinfailureifsomecomponentsdegradeorfail.Thefailure affectsthenormalapplicationofthesatelliteseverely[1].The goaloftheresearchinthispaperistodeduceoravoidthe affectionsandlossescausedbysatellitefailure,inorderthat thesatellitecanremainavailablewhensomecomponentson satelliteareatdegradationorinfailure.ProfessorDudaPearlproposedBayesiannetworktheoryin1988.Themethodofsatellitefaultdiag…     

基于故障树和Bayes网络组合的装备故障诊断

针对故障树和Bayes网络在故障诊断中的局限性,提出一种使用故障树和Bayes网络组合的方式建立诊断故障Bayes网络,并基于诊断故障Bayes网络运用联合树推理进行故障诊断的方法.该方法解决了在复杂系统故障诊断过程中独立运用故障树和Bayes网络出现故障推理能力弱和建模难等问题.实验结果表明,使用该方法对某型舰船上的甲板灯光照明系统进行故障诊断,得出了各个故障征兆节点或故障原因节点的概率分布,从而可快速准确地定位甲板灯光照明系统故障.     

分级小波神经网络在故障诊断中的应用

提出一种分级小波神经网络结构,可实现单一故障样本训练的神经网络与组合神经网络相结合,对单一故障和多发故障都能做出正确的判断,诊断结果准确可靠.     

基于贝叶斯分类的分布式网络故障诊断模型

该文提出了一个基于Agent的分布式网络故障诊断系统模型框架，该模型对贝叶斯分类理论进行了推广。模型将先验知识和观察数据结合起来，从而大大改进了系统的诊断性能。模型采用一定的状态检查和验证策略，保证了Agent的自身安全和通信安全。Agent之间各自独立，相互协作，合作完成诊断任务。该模型与特定的系统应用环境无关。因此，该文提供了一个通用的网络故障诊断系统框架。     

Petri网理论在电力系统输电网络故障诊断中的应用

提出了1种利用Petri网对电力系统输电网络进行故障诊断的方法.即先找出电力系统输电网络故障区域,再利用Petri网对此故障区域电网元件建模,并在计算机辅助下快速查找诊断故障点.     

结合专家知识改进BP网络在故障诊断中的应用

针对BP网络利用知识和表达知识的方式单一，忽略专家知识的缺点，提出了一种结合专家知识的改进BP网络，并应用于故障诊断。它分别利用了神经网络和专家系统的优点，利用专家系统和BP网络的结合来取长补短。实例结果表明，该算法学习收敛较快，故障识别效果也优于标准BP网络。     

Application of MBAM Neural Network in CNC Machine Fault Diagnosis

In ruder to improve the bidirectional associative memory (BAM) performance, a modified BAM medei(MBAM) is used to enhance neural netwcrk(NN)‘s memory capacity and error correction capability, theoretical analysis and experment results illuminate that MBAM performs much better than the original BAM. The MBAM is used in computer numeric control(CNC) machine fault diagnosis, it not only can complete fault diagnosis correctly but also have fairly high error correction capability for disturbed Input Information sequence. Moreover MBAM model is a more convenient and effective method of solving the problem of CNC electric system fault diagnosis.     

贝叶斯诊断网络平台的开发与实现

针对贝叶斯诊断网络在实际应用时需要对具体对象建立相应诊断网络的问题,开发了一个贝叶斯诊断网络平台.重点讨论了网络的数字化、网络拓扑顺序的确定和赌轮选择等平台实现的3个关键问题.采用数字形式来描述网络的拓扑模型,刻画了网络的全部信息.节点间的关系则用关系矩阵简洁、直观地予以表达,并据此确定网络的拓扑顺序.利用赌轮的选择功能,实现了网络节点状态的实例化.该平台简单易用,为网络的建立和推理提供了一个有效、便利、通用的运行环境.利用该平台为天津石化炼油厂的一台烟机建立了贝叶斯诊断网络,实例表明,该平台能够用于贝叶斯诊断网络的构建和推理,也为贝叶斯诊断网络的工程应用提供了一个有力的工具.     

基于知识图谱与模糊贝叶斯推理的航空发动机故障诊断

针对航空发动机结构功能复杂,存在贝叶斯网络构建难、节点条件概率难以获得精确值的问题,提出基于知识图谱与模糊贝叶斯网络的故障推理诊断方法。首先,以历史故障数据为依据,构建航空发动机故障知识图谱;其次,提出“知识图谱-贝叶斯网络”的映射方法,用于快速构建贝叶斯网络;然后,引入模糊集合论,解决工程实际中概率参数的不确定性问题;最后,以航空发动机滑油系统故障进行实例验证,结果表明所提方法既能提高贝叶斯网络的构建效率,又能实现故障诊断的不确定性推理,可用于诊断策略优化和设备可靠性提升,具有较强的工程应用价值。