基于符号有向图与趋势分析的故障诊断框架

• 作者: 张贝克 许欣 马昕 高东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 符号有向图 定性趋势分析 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（13）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 6-9,108
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1311-0042

摘要

针对传统基于符号有向图（SDG）的故障诊断方法可能遗漏真正故障以及分辨率不高的问题，提出了一种SDG与定性趋势分析相结合的故障诊断框架。故障发生后，通过提取变量的定性趋势来获取变量的状态，并根据基于定性趋势的相容规则进行反向推理，找到所有可能的故障。对诊断结果按照可信度系数（Confidence Index，C.I.）进行排序，提高诊断的分辨率。案例研究表明该框架能够保证诊断结果完备性并有效地提高诊断分辨率，可以应用到实际化工过程故障诊断中。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张贝克	北京化工大学信息科学与技术学院自动化系	98	1277	20.0	31.0
2	马昕	北京化工大学信息科学与技术学院自动化系	46	328	11.0	16.0
3	许欣	北京化工大学信息科学与技术学院自动化系	7	59	6.0	7.0
4	高东	北京化工大学信息科学与技术学院自动化系	17	82	6.0	8.0