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基于贝叶斯网络强化学习的复杂装备维修排故策略生成
被引量：
1
1
作者
刘宝鼎
于劲松
+2 位作者
韩丹阳
唐荻音
李鑫
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1354-1364,共11页
为解决传统启发式维修排故决策方法决策时间长、生成策略总成本高的问题,提出一种基于贝叶斯网络(BN)结合强化学习(RL)进行复杂装备维修排故策略生成方法。为更好地利用复杂装备模型知识,使用BN进行维修排故知识表述,并且为更加贴近复...
为解决传统启发式维修排故决策方法决策时间长、生成策略总成本高的问题,提出一种基于贝叶斯网络(BN)结合强化学习(RL)进行复杂装备维修排故策略生成方法。为更好地利用复杂装备模型知识,使用BN进行维修排故知识表述,并且为更加贴近复杂装备实际情况,依据故障模式、影响和危害性分析(FMECA)的故障概率,经合理转化后作为BN的先验概率;为使用RL的决策过程生成维修排故策略,提出一种维修排故决策问题转化为RL问题的方法;为更好地求解转化得到的强化学习问题,引入观测-修复动作对(O-A)以减小问题规模,并设置动作掩码处理动态动作空间。仿真结果表明:在统一的性能指标下,所提BN-RL方法较传统方法获得更高的指标值,证明该方法的有效性和优越性。
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关键词
强化学习
贝叶斯网络
维修排故策略生成
复杂装备
动态动作空间
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职称材料
题名
基于贝叶斯网络强化学习的复杂装备维修排故策略生成
被引量：
1
1
作者
刘宝鼎
于劲松
韩丹阳
唐荻音
李鑫
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
中国运载火箭技术研究院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1354-1364,共11页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1403300)
国家自然科学基金(51875018,71701008)。
文摘
为解决传统启发式维修排故决策方法决策时间长、生成策略总成本高的问题,提出一种基于贝叶斯网络(BN)结合强化学习(RL)进行复杂装备维修排故策略生成方法。为更好地利用复杂装备模型知识,使用BN进行维修排故知识表述,并且为更加贴近复杂装备实际情况,依据故障模式、影响和危害性分析(FMECA)的故障概率,经合理转化后作为BN的先验概率;为使用RL的决策过程生成维修排故策略,提出一种维修排故决策问题转化为RL问题的方法;为更好地求解转化得到的强化学习问题,引入观测-修复动作对(O-A)以减小问题规模,并设置动作掩码处理动态动作空间。仿真结果表明:在统一的性能指标下,所提BN-RL方法较传统方法获得更高的指标值,证明该方法的有效性和优越性。
关键词
强化学习
贝叶斯网络
维修排故策略生成
复杂装备
动态动作空间
Keywords
reinforcement learning
Bayesian networks
troubleshooting strategy generation
complex equipment
dynamic action space
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯网络强化学习的复杂装备维修排故策略生成
刘宝鼎
于劲松
韩丹阳
唐荻音
李鑫
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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