基于AI-ESTATE标准的贝叶斯网络诊断模型研究

• 作者: 刘春霞 李超 许爱强
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: AI-ESTATE标准 诊断信息模型 贝叶斯网络 XML语言
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 2292-2294
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.07.015

摘要

贝叶斯网络在解决复杂装备中不确定性和关联性引起的故障中具有很大优势,建立符合AI-ESTATE标准的贝叶斯网络模型,对实现其通用性至关重要;首先介绍了AI-ESTATE标准的主要内容、体系结构和6种信息模型;其次,在对贝叶斯网络进行分析的基础上,研究如何将公共元素模型扩展为贝叶斯网络模型,详细介绍了拓展过程并给出了拓展框图,同时对各实体和属性进行了说明;最后,针对标准中采用的EXPRESS描述语言编辑工具少、通用性差等问题,采用XML语言对其交换文件进行描述,使得诊断信息具备更好的可移植性和互操作性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许爱强	海军航空工程学院科研部	127	683	12.0	21.0