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基于动态不确定因果图的航天器故障诊断方法
被引量：
1
1
作者
邱瑞
姚全营
+3 位作者
刘鹏
张湛
刘超
涂语恒
《航天器工程》
CSCD
北大核心
2024年第5期9-14,共6页
针对航天器智能化故障诊断的问题,基于动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG)构建诊断模型,克服了基于规则的方法、数据驱动方法存在的诊断正确率低、数据依赖程度高、可解释性差等问题。DUCG基于领域专家的经验知...
针对航天器智能化故障诊断的问题,基于动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG)构建诊断模型,克服了基于规则的方法、数据驱动方法存在的诊断正确率低、数据依赖程度高、可解释性差等问题。DUCG基于领域专家的经验知识、以图形化的方式表达航天器遥测参数与可能的故障之间的不确定性知识,不依赖于已有的故障数据,具有诊断正确率高、可解释性强等特征。使用DUCG构建包含42个故障、129个遥测参数的诊断模型,试验结果表明模型的准确率为100%。
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关键词
航天器
故障诊断
动态不确定因果图
知识表达
概率推理
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职称材料
题名
基于动态不确定因果图的航天器故障诊断方法
被引量：
1
1
作者
邱瑞
姚全营
刘鹏
张湛
刘超
涂语恒
机构
北京
空间飞行器总体设计部
北京予同智能科技有限公司
清华大学计算机科学与技术系
北京
理工大学计算机学院
出处
《航天器工程》
CSCD
北大核心
2024年第5期9-14,共6页
文摘
针对航天器智能化故障诊断的问题,基于动态不确定因果图(Dynamic Uncertain Causality Graph,DUCG)构建诊断模型,克服了基于规则的方法、数据驱动方法存在的诊断正确率低、数据依赖程度高、可解释性差等问题。DUCG基于领域专家的经验知识、以图形化的方式表达航天器遥测参数与可能的故障之间的不确定性知识,不依赖于已有的故障数据,具有诊断正确率高、可解释性强等特征。使用DUCG构建包含42个故障、129个遥测参数的诊断模型,试验结果表明模型的准确率为100%。
关键词
航天器
故障诊断
动态不确定因果图
知识表达
概率推理
Keywords
spacecraft
fault diagnosis
Dynamic Uncertain Causality Graph(DUCG)
knowledge expression
probabilistic inference
分类号
V474 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态不确定因果图的航天器故障诊断方法
邱瑞
姚全营
刘鹏
张湛
刘超
涂语恒
《航天器工程》
CSCD
北大核心
2024
1
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