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基于贝叶斯网络的复杂系统故障预测

Fault prediction of complex systems based on Bayesian network

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【作者】 许丽佳王厚军龙兵

【Author】 XU Li-jia1,2,WANG Hou-jun1,LONG Bing1(1.Automation Engineering Inst.,Univ.of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 610054,China;2.Information & Engineering Technology Inst.,Sichuan Agriculture Univ.,Yaan 625000,China)

【机构】 电子科技大学自动化学院电子科技大学自动化学院 四川成都610054四川农业大学信息与工学院四川雅安625000四川成都610054

【摘要】 针对复杂电子系统信号具有不确定性的特点,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测模型。该模型通过对连续的信号特征进行量化处理,利用专家知识结合信号建立贝叶斯网络结构;对不同样本采用不同算法来进行网络学习,采用概率推理定量估计信号的区间预测概率,从而建立一个可推理的预测模型。将该方法应用于电源系统进行故障预测,针对不同数据样本进行实验,结果验证具有较高的区间预测率,为复杂系统的故障预测提供了新手段。

【Abstract】 A fault prediction model based on Bayesian network is presented for the uncertainty characteristic of signals in the complicated electronic system.Through transforming continuous signals into discrete ones and using the expert knowledge,it builds a Bayesian networks for space prediction.Using the differ stylebooks and its correspond algorithms,the space prediction probability is rational estimated through reasoning,thus there sets up a rational Bayesian network for prediction.Applying this model to fault prediction of a power supply system,the experiment results show high space prediction probability and provide a new method for fault prediction of complicated electronic systems.

【基金】 国防基础科研项目(A1420061264);国家自然科学基金(60673011);电子科技大学博士点基金(20070614018)资助课题
  • 【文献出处】 系统工程与电子技术 ,Systems Engineering and Electronics , 编辑部邮箱 ,2008年04期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】52
  • 【下载频次】1684
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