考虑共因失效的新型连续时间动态贝叶斯网络可靠性分析方法 被引量：6

1

作者 姚成玉 韩丁丁 +1 位作者 陈东宁 刘一鸣 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期174-184,共11页

现代系统失效行为复杂,动态性与相关性并存。首先为直观准确地刻画分析系统中的动态失效行为,提出新型连续时间动态贝叶斯网络分析方法,利用节点时序条件概率表刻画事件关系,进而提出基于节点时序条件概率表规则执行度与冲激函数抽样性... 现代系统失效行为复杂,动态性与相关性并存。首先为直观准确地刻画分析系统中的动态失效行为,提出新型连续时间动态贝叶斯网络分析方法,利用节点时序条件概率表刻画事件关系,进而提出基于节点时序条件概率表规则执行度与冲激函数抽样性质的子节点故障概率、根节点后验概率及重要度的计算方法;进一步,针对共因失效引起的系统相关性失效行为,提出考虑共因失效的新型连续时间动态贝叶斯网络分析方法,解决系统失效逻辑动态性和相关性的重叠问题。通过与贝叶斯网络、离散时间动态贝叶斯网络分析方法、Markov链、Monte Carlo法对比,验证所提方法的可行性与优越性。最后,对动态失效相关系统进行可靠性分析,结果表明,本文方法能够直观有效地刻画动态性与相关性失效行为,得到准确的系统可靠性指标,考虑共因失效相比于忽略共因失效,在任务时间为5×10~6 h时能够提高系统29%的可靠性分析精度,更加符合实际。 展开更多

关键词 共因失效 连续时间动态贝叶斯网络 重要度 后验概率

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基于连续时间贝叶斯网络的CTC车站系统可靠性分析

2

作者 谢昕昊 王小敏 江磊 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第8期193-200,共8页

针对高速铁路CTC调度集中系统可靠性研究中普遍存在的共因失效、动态失效、切换失效等故障场景的描述问题,基于改进连续时间贝叶斯网络对CTC车站系统进行可靠性与可用性分析。首先针对铁路系统常见的冗余失效与维修行为对连续时间贝叶... 针对高速铁路CTC调度集中系统可靠性研究中普遍存在的共因失效、动态失效、切换失效等故障场景的描述问题,基于改进连续时间贝叶斯网络对CTC车站系统进行可靠性与可用性分析。首先针对铁路系统常见的冗余失效与维修行为对连续时间贝叶斯网络进行算法扩展;其次根据运营逻辑将构建的车站故障树转化为连续时间贝叶斯网络,并将本文模型与传统方案的仿真性能进行对比;最后通过贝叶斯网络正向推理得到系统的故障率,通过反向推理得到系统的薄弱环节,通过维修性能分析得到系统的可用度,通过重要度分析得到系统设备的优化策略。仿真结果表明:对比经典连续时间贝叶斯网络,本文方案增强了冗余失效与维修的建模能力;对比传统离散可靠性分析方案,本文方案既能避免近似估计误差,又能令计算次数仅为传统方案的1/16800;对比传统连续可靠性分析方案,本文方案精简了91.6%状态空间。CTC车站系统在系统运营达到100周时,故障率为0.9712,且随着运营时间增加,故障率增加;CTC车站系统设备在运营过程中系统可用度达到0.999965;系统薄弱环节依次为车务工控机、防雷、采集层设备、协议转换器、自律机主比较子系统、自律机备比较子系统;系统优化优先级为车务工控机、防雷、采集设备、协议转换器,且冗余系统的主件应优先优化。 展开更多

关键词 高速铁路 CTC调度集中 冗余系统 可靠性分析 连续时间贝叶斯网络 优化策略

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动态贝叶斯网络与独热编码DTW结合的空中目标意图识别方法

3

作者 李泽鹏 吉琳娜 杨风暴 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页

针对现有的基于动态序列贝叶斯网络的意图推理模型,在观察序列与意图规划序列长度不一致时存在识别准确率低的情况,提出一种动态贝叶斯网络和独热(one-hot)编码动态时间规整结合的意图推理方法。首先,根据场景特性定制相应的子意图和意... 针对现有的基于动态序列贝叶斯网络的意图推理模型,在观察序列与意图规划序列长度不一致时存在识别准确率低的情况,提出一种动态贝叶斯网络和独热(one-hot)编码动态时间规整结合的意图推理方法。首先,根据场景特性定制相应的子意图和意图规划序列模板,确定动态贝叶斯网络的观察节点和意图空间;然后,根据观察节点的状态数值利用动态贝叶斯网络进行子意图推理,将不同时刻的子意图累积成历史子意图序列;最后,对历史子意图序列进行one-hot编码,用动态时间规整对意图规划序列模板和历史子意图序列进行近似度计算,最终得到意图置信度。实验结果表明,所提方法在准确率与提升度上均优于DSBN、条件随机场、隐马尔可夫模型,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 意图推理 动态贝叶斯网络 动态时间规整 时间序列 独热编码

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基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法 被引量：24

4

作者 周忠宝 周经伦 +2 位作者 孙权 金光 董豆豆 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期732-736,共5页

提出了一种基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法.首先给出优先与门、顺序相关门、备件门、功能相关门等动态逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法,在得到动态故障树对应的离散时间贝叶斯网络之后,再利用贝叶斯网络推理算法计... 提出了一种基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法.首先给出优先与门、顺序相关门、备件门、功能相关门等动态逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法,在得到动态故障树对应的离散时间贝叶斯网络之后,再利用贝叶斯网络推理算法计算、诊断和预计顶事件概率、重要度等常规分析结果.对数字飞控计算机系统进行的分析表明,该方法能够保证较高的求解精度,其相对误差均保持在0.4%以内,而且易于扩展到多态和非确定性逻辑关系的情形. 展开更多

关键词 动态故障树 离散时间贝叶斯网络 数字飞控计算机系统 可靠性分析

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基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析的改良方法 被引量：19

5

作者 兰杰 袁宏杰 夏静 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期948-953,共6页

传统基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法的计算时间和计算精度受时间分段影响极大。基于复合梯形积分方法分析传统方法的计算误差,提出改良的动态门转化方法,补偿其计算误差。以某测量系统为例,建立动态故障树和贝叶斯网络,验... 传统基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法的计算时间和计算精度受时间分段影响极大。基于复合梯形积分方法分析传统方法的计算误差,提出改良的动态门转化方法,补偿其计算误差。以某测量系统为例,建立动态故障树和贝叶斯网络,验证改良方法的可行性和高效性。结果表明:改良方法在时间分段较小时,能得到精确的系统失效概率。改良方法补偿了传统方法的计算误差,提高了结果的计算精度和计算效率,适用于服从各种常见分布的复杂系统。 展开更多

关键词 离散时间贝叶斯网络 动态故障树 误差分析 改良方法 可靠性分析

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动态非线性连续时间系统的小波神经网络辨识 被引量：3

6

作者 张兆宁 喻文焕 郁惟镛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期709-712,共4页

将小波神经网络应用于动态非线性连续时间系统的辨识 ,同时为了使神经网络的训练达到全局最优和加速小波神经网络训练的收敛速度 ,提出了信赖域算法 ,并研究了信赖域算法的收敛性 .随后进行了算例仿真 ,证明了所提辨识方法的有效性 .

关键词 动态非线性连续时间系统 小波 神经网络 辨识 非参数辨识 系统辨识

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连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪 被引量：1

7

作者 史建国 高晓光 李相民 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2005年第8期16-19,共4页

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果... 利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。 展开更多

关键词 连续动态贝叶斯网络 推理 滤波 跟踪 多传感器数据 贝叶斯网络 连续动态 融合跟踪 卡尔曼滤波器 目标跟踪

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动态连续时间网络表示学习 被引量：3

8

作者 王岩 任浩 王喆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第12期163-169,共7页

随着时间的推移,网络会随着节点和连边的变化不断发展。针对传统网络表示学习算法不能正确处理动态网络的问题,提出一种基于随机游走的动态连续时间网络表示学习算法(DCTNE)。通过定义一个灵活的节点时序邻居概念,设计一个有偏的随机游... 随着时间的推移,网络会随着节点和连边的变化不断发展。针对传统网络表示学习算法不能正确处理动态网络的问题,提出一种基于随机游走的动态连续时间网络表示学习算法(DCTNE)。通过定义一个灵活的节点时序邻居概念,设计一个有偏的随机游走过程。根据时间信息,有效地探索节点的不同时序邻居并建模不同邻居的影响,学习网络表示。实验证明了DCTNE动态网络时序信息的有效性。在链接预测任务上,DCTNE的AUC值与其他算法相比最高获得了50%的增益;在节点分类任务上,DCTNE相较于其他算法在效果上有明显提升。结果表明,对网络中时间依赖关系进行建模有助于后续的网络分析任务。 展开更多

关键词 网络表示学习 随机游走 时序邻居 连续时间 动态网络 网络演化

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连续时间容量网络的最短动态时间流问题

9

作者 马宇斌 谢政 陈挚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期1805-1808,共4页

针对一类带节点处理速率限制的连续时间容量网络,提出了该网络中的最短动态时间流问题,并给出其线性规划形式;通过分析该网络与经典网络之间的内在联系,利用最大接收流和退流的思想分别设计出准确求解两种网络最短动态时间流的高效算法... 针对一类带节点处理速率限制的连续时间容量网络,提出了该网络中的最短动态时间流问题,并给出其线性规划形式;通过分析该网络与经典网络之间的内在联系,利用最大接收流和退流的思想分别设计出准确求解两种网络最短动态时间流的高效算法;证明了算法的正确性并分析出算法有较小的复杂度;最后,通过一个算例演示了算法的执行。 展开更多

关键词 连续时间容量网络 节点处理速率 最短动态时间流 复杂度

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连续航班延误与波及的贝叶斯网络分析 被引量：25

10

作者 曹卫东 贺国光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期606-610,共5页

针对空运系统日益严重的航班延误,尝试将贝叶斯方法应用于航班数据分析,重点考虑同一飞机飞行连续航班的情况。借助Netica软件包,建立贝叶斯网络模型。通过贝叶斯网络推理进行连续航班延误波及分析,并用实际航班数据进行测试。结果表明... 针对空运系统日益严重的航班延误,尝试将贝叶斯方法应用于航班数据分析,重点考虑同一飞机飞行连续航班的情况。借助Netica软件包,建立贝叶斯网络模型。通过贝叶斯网络推理进行连续航班延误波及分析,并用实际航班数据进行测试。结果表明,概率统计意义下,模型能够清晰反映连续航班延误原因分布、过站时间差分布和按时间段的延误波及情况。 展开更多

关键词 连续航班 航班延误 过站时间 延误波及 贝叶斯网络 参数学习

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动态多连片贝叶斯网络在复杂管路系统故障诊断中的应用研究 被引量：2

11

作者 程刚 许伟 +2 位作者 陈于涛 曾凡明 黄林 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2016年第2期36-39,45,共5页

为解决复杂管路系统的实时故障诊断推理问题,提出了多连片动态贝叶斯网络分布式协同推理的故障诊断方法。该方法将一个复杂的贝叶斯网络分割成若干个有重叠的贝叶斯子网,根据贝叶斯网络在时间序列上的动态特性,以中央冷却水系统为例建... 为解决复杂管路系统的实时故障诊断推理问题,提出了多连片动态贝叶斯网络分布式协同推理的故障诊断方法。该方法将一个复杂的贝叶斯网络分割成若干个有重叠的贝叶斯子网,根据贝叶斯网络在时间序列上的动态特性,以中央冷却水系统为例建立了两时间片最小组件级和分布式多连片系统级的感知模型,通过实验进行了中央冷却水系统故障诊断分析,实现了传感器不足情况下的协同分布式推理。实验结果表明了基于多连片贝叶斯网络的协同故障诊断方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 动态多连片贝叶斯网络 复杂管路系统 两时间片

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基于高阶动态贝叶斯网络嵌入的路面异常检测算法 被引量：4

12

作者 李博 张洪刚 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期51-59,共9页

路面异常会给驾驶员与行人带来不便,更可能引发交通事故。提出了一种通过传感器时序信号数据进行路面异常检测的算法。针对行驶过程中采集的不同传感信号之间具有较强的高阶时序相关性的问题,通过构建高阶动态贝叶斯网络分类器来实现异... 路面异常会给驾驶员与行人带来不便,更可能引发交通事故。提出了一种通过传感器时序信号数据进行路面异常检测的算法。针对行驶过程中采集的不同传感信号之间具有较强的高阶时序相关性的问题,通过构建高阶动态贝叶斯网络分类器来实现异常检测。首先,通过相关性分析和Granger因果分析分别构建初始时刻网络和转移网络的初始网络;然后,将传感信号进行小波分解,通过卷积神经元网络实现网络嵌入学习;最后,利用网络嵌入进行链路预测,结合MDL评分实现网络修正学习算法。实验结果表明,该检测算法相对于传统的时间序列分类方法,在分析时序相关性较大的信号数据时,具有更低的误检率和漏检率、更高的F1值,并且更加鲁棒。 展开更多

关键词 动态贝叶斯网络 路面异常检测算法 网络嵌入 相关性分析 GRANGER因果分析 时间序列分类

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基于动态贝叶斯网络的战斗目标综合推理识别 被引量：2

13

作者 张伟豪 陈怀新 +1 位作者 崔莹 王连亮 《电讯技术》 北大核心 2012年第6期893-897,共5页

针对空战战场环境下的目标可靠识别,提出了基于动态贝叶斯网络的战斗目标综合推理识别方法。分析了目标属性的多层次及状态变量关系,提出了层次化的战斗识别动态贝叶斯网络拓扑结构及其参数设定方法,并运用时间片联合树算法进行不确定... 针对空战战场环境下的目标可靠识别,提出了基于动态贝叶斯网络的战斗目标综合推理识别方法。分析了目标属性的多层次及状态变量关系,提出了层次化的战斗识别动态贝叶斯网络拓扑结构及其参数设定方法,并运用时间片联合树算法进行不确定性动态推理,实现动态的目标属性判断与识别。仿真结果给出了目标的多层次属性信息,验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 目标综合识别 动态贝叶斯网络 不确定推理 时间片联合树算法

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基于动态贝叶斯网络的化工装置区多米诺事故情景构建 被引量：8

14

作者 郑峰 张明广 左亚雯 《南京工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第5期554-560,共7页

化工装置区多为易燃易爆的有毒危险化学物质,一旦发生泄漏,进而会引发火灾爆炸事故,后果将不堪设想。以某化工企业储罐区池火灾为例,基于动态贝叶斯网络方法,根据储罐燃尽时间和失效时间划分事故过程时间节点,借助GeNIe分析软件,提出多... 化工装置区多为易燃易爆的有毒危险化学物质,一旦发生泄漏,进而会引发火灾爆炸事故,后果将不堪设想。以某化工企业储罐区池火灾为例,基于动态贝叶斯网络方法,根据储罐燃尽时间和失效时间划分事故过程时间节点,借助GeNIe分析软件,提出多米诺效应动态贝叶斯网络(DBN)分析模型的构建及学习方法。明确化工储罐区导致多米诺效应事故发生的关键环节,从而得出初始事故发生后各事故储罐关键时刻事故发生概率,为多米诺效应事故应急决策提供理论依据。 展开更多

关键词 石化装置区 多米诺事故 时间节点 动态贝叶斯网络(DBN)

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异步动态贝叶斯网络分类器研究 被引量：4

15

作者 王双成 张立 郑飞 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1737-1754,共18页

时间序列数据普遍存在,对其进行分类预测有着广泛的需求.虽然有一些时间序列数据分类方面的研究,但主要是面向时序同步分类(类与属性同步变化),还需要进行更有实际意义的异步分类(类与属性不同步变化)方面的探索.本文结合时间序列的离... 时间序列数据普遍存在,对其进行分类预测有着广泛的需求.虽然有一些时间序列数据分类方面的研究,但主要是面向时序同步分类(类与属性同步变化),还需要进行更有实际意义的异步分类(类与属性不同步变化)方面的探索.本文结合时间序列的离散化、变量的时序转换、变量的错位变换、依据变量顺序和打分搜索的分类器结构学习和类变量的丢失数据修复等,建立异步动态贝叶斯网络分类器,这种分类器能够有效利用多变量时间序列数据中所蕴含的时滞、非时滞和混合分类信息,以及属性为类提供的传递依赖信息、直接导出依赖信息和间接导出依赖信息进行分类计算,来提高分类器的可靠性.分别使用UCI、金融和宏观经济时间序列数据进行实验,结果显示所建立的异步动态贝叶斯网络分类器具有良好的分类准确性. 展开更多

关键词 时间序列 动态贝叶斯网络 分类器 同步分类 异步分类

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基于贝叶斯网络的系统可靠性评估方法研究 被引量：3

16

作者 何明 裘杭萍 +2 位作者 姜志平 戴剑峰 曾琼 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期4934-4937,共4页

为了有效评估动态系统要素间的复杂行为和交互特性,提出了一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的可靠性建模与分析的新方法。该方法利用BN的不确定性推理和图形化表达的优势,能够很好地捕捉系统要素的行为与交互,以结构的方式组合... 为了有效评估动态系统要素间的复杂行为和交互特性,提出了一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的可靠性建模与分析的新方法。该方法利用BN的不确定性推理和图形化表达的优势,能够很好地捕捉系统要素的行为与交互,以结构的方式组合各种基本BN架构为用户提供模块化和分级的途径对系统进行建模。实验结果表明该方法的可行性和有效性。从而提高了系统的灵敏度,减少了其不确定性。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 动态故障树 可靠性 离散时间贝叶斯网络 连续时间贝叶斯网络

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基于动态规整与改进变分自编码器的异常电池在线检测方法 被引量：5

17

作者 郭铁峰 贺建军 +2 位作者 申帅 王翔 张彬汉 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期738-747,共10页

针对电池生产成组过程中,传统异常检测方法对混入的容量及压差异常电池检测精度低及生产结束后离线异常检测方法效率低等问题,该文提出一种集合长短期记忆变分自编码器与动态时间规整评价的锂电池异常在线检测方法(VAE-LSTM-DTW),实现... 针对电池生产成组过程中,传统异常检测方法对混入的容量及压差异常电池检测精度低及生产结束后离线异常检测方法效率低等问题,该文提出一种集合长短期记忆变分自编码器与动态时间规整评价的锂电池异常在线检测方法(VAE-LSTM-DTW),实现了异常电池的在线检测,避免了离线异常检测所造成的时间和能源的浪费。该方法首先将长短期记忆网络(LSTM)引入变分自编码器(VAE)模型,训练电池时序数据重构模型;其次,在电池异常检测的度量标准中引入动态时间规整值(DTW),并基于贝叶斯寻优获得最优检测阈值,对每个单体电池重构数据的动态规整值进行异常辨别。实验结果表明,相较该领域传统异常检测方法,VAE-LSTM-DTW模型性能优越,查准率和F1值都得到了较大的提升,具有较高的有效性和实用性。 展开更多

关键词 锂电池 异常检测 变分自编码器 动态时间规整 长短期记忆网络 贝叶斯优化

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基于T-S动态故障树的桁架机器人系统可靠性分析 被引量：1

18

作者 武滢 杨帅军 韦康 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期38-42,共5页

为了提高桁架机器人系统的动态可靠性,并且在发生故障时提升排查故障的效率,提出一种对桁架机器人系统动态可靠性分析的方法。首先,对桁架机器人系统建立T-S动态故障树;然后,把T-S动态故障树和T-S动态门规则分别转化为离散时间贝叶斯网... 为了提高桁架机器人系统的动态可靠性,并且在发生故障时提升排查故障的效率,提出一种对桁架机器人系统动态可靠性分析的方法。首先,对桁架机器人系统建立T-S动态故障树;然后,把T-S动态故障树和T-S动态门规则分别转化为离散时间贝叶斯网络(DTBN)与相应网络节点的条件概率表,根据DTBN正反向推理分别计算得到各时间段以及任务时间内系统失效概率和根节点后验概率,并获得各根节点的T-S概率重要度、T-S关键重要度和灵敏度;最后,应用Monte Carlo仿真法进行验证,结果显示相对误差为0.29%,证明所提方法可行。给出当系统发生故障时应优先排查的零部件,并确定了系统薄弱环节,得出应优先提高可靠度的零部件,为桁架机器人系统的动态可靠性分析提供了理论依据。 展开更多

关键词 桁架机器人系统 T-S动态故障树 离散时间贝叶斯网络 后验概率

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采用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合法 被引量：13

19

作者 段荣行 董德存 赵时旻 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1699-1704,共6页

为提高系统故障诊断效率,提出了一种利用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合方法,该方法充分发挥动态故障树建模和贝叶斯网络推理各自优势,通过集成系统结构信息和传感器信息来诊断系统故障.采用高效的零压缩二元决策图生成系统所有... 为提高系统故障诊断效率,提出了一种利用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合方法,该方法充分发挥动态故障树建模和贝叶斯网络推理各自优势,通过集成系统结构信息和传感器信息来诊断系统故障.采用高效的零压缩二元决策图生成系统所有最小割集,并采用贝叶斯网络方法计算部件和最小割集的诊断重要度;根据传感器证据信息对系统特征函数化简,同时对部件和证据条件下割集的诊断重要度进行更新;综合考虑部件和割集诊断重要度设计了系统诊断决策算法,生成诊断决策树以指导维修人员恢复系统故障;最后通过实例验证了该故障诊断方法的有效性. 展开更多

关键词 动态故障树 离散时间贝叶斯网络 诊断重要度 期望诊断代价

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DTBN在复杂系统动态概率安全评价中的应用 被引量：10

20

作者 古莹奎 邱光琦 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期74-79,共6页

基于事件树-动态故障树(ET-DFT)模型的动态概率安全评价(IDPSA)方法将ET和DFT结合,能充分描述系统动态行为对其可靠性与风险性的影响,但将DFT转化为马尔科夫链时,存在状态空间爆炸和易出错等问题。为此,建立基于离散时间贝叶斯网络(DTBN... 基于事件树-动态故障树(ET-DFT)模型的动态概率安全评价(IDPSA)方法将ET和DFT结合,能充分描述系统动态行为对其可靠性与风险性的影响,但将DFT转化为马尔科夫链时,存在状态空间爆炸和易出错等问题。为此,建立基于离散时间贝叶斯网络(DTBN)的复杂系统DPSA方法,将ET-DFT模型转化为DTBN,给出各静态和动态逻辑门向DTBN转化的方法以及各逻辑门条件概率表(CPT)的计算方法。数控机床液压系统应用实例的分析验证结果表明,基于DTBN的DPSA方法既能得到系统故障时各个底事件发生故障的后验概率,又能得到系统薄弱环节在各时间区间内发生故障的概率,从而实现对系统较为精确的DPSA。 展开更多

关键词 离散时间贝叶斯网络(DTBN) 动态概率安全评价(DPSA) 动态故障树(DFT) 事件树-动态故障树(ET-DFT) 条件概率表(CPT) 数控机床液压系统

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