基于模糊贝叶斯网的危害性分析方法

• 作者: 修春波 师五喜 翟胜
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊数 贝叶斯网络 置信结构 危害性分析
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 3446-3450,3480
• 页数: 6页
• 分类号: TP302.7
• 字数: 6092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.12.3446

摘要

针对传统的故障模式、影响与危害性分析(FMECA)方法不足的问题,提出了一个基于模糊贝叶斯网的危害性分析方法.该方法将模糊理论与贝叶斯网推理技术结合起来,用三角模糊数来描述专家的模糊评分值;通过模糊集合映射,将其转化为评级的模糊子集;以置信结构的模糊规则,表示故障模式的属性与危害度之间的关系;利用贝叶斯网络推理算法综合置信结构的模糊规则,通过贝叶斯网推理得到模糊子集形式的危害度,再经过去模糊计算,得到故障危害等级的清晰值,从而确定故障模式的危害程度.实验结果表明,所提方法能够提高传统分析方法的准确性和应用范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	师五喜	天津工业大学电气工程与自动化学院	43	234	8.0	12.0
3	修春波	天津工业大学电气工程与自动化学院	69	687	13.0	23.0
4	翟胜	天津工业大学机械工程学院	1	5	1.0	1.0