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摘要:
基于模型的故障诊断往往采用人工智能技术来处理不确定的知识和不完整的信息.概率推理法是一种处理不确定或不完整信息的方法,而贝叶斯网络是一种能够将它应用于实际的工具.提出了一种基于故障树和键合图理论来构建贝叶斯网络模型的新方法,并对系统进行故障诊断.实现了对引起系统或过程的异常行为的元件进行准确定位,并获得同时出现故障的元件对系统影响程度的大小,即为系统操作员提供了一个关于系统组件的优先级检查和维护计划.最后,对此方法的性能进行了仿真验证.
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文献信息
篇名 基于故障树与键合图的贝叶斯网络故障诊断
来源期刊 电测与仪表 学科 工学
关键词 贝叶斯网络 键合图 故障树 基于模型的故障诊断 条件概率分布
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 理论与实验研究
研究方向 页码范围 21-26
页数 6页 分类号 TM464
字数 2696字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 帕孜来·马合木提 新疆大学电气工程学院 59 151 7.0 8.0
2 张歆炀 新疆大学电气工程学院 3 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯网络
键合图
故障树
基于模型的故障诊断
条件概率分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电测与仪表
半月刊
1001-1390
23-1202/TH
大16开
哈尔滨市松北区创新路2000号
14-43
1964
chi
出版文献量(篇)
7685
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