基于Netica的导弹故障诊断贝叶斯网络模型研究

• 作者: 何永昌 杨东升 王海锋 陈之光
• 来源期刊: 航空兵器
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 导弹故障诊断 航空装备 概率理论 人工智能
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 综合基础技术
• 页码范围: 89-95
• 页数: 7页
• 分类号: TJ760.6+23|V263.6
• 字数: 4899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12132/ISSN.1673－5048.2019.0027

摘要

针对传统导弹装备故障诊断方法效率低、精确度差等问题,提出了采用贝叶斯网络进行导弹测试故障诊断的方法.本文首先对贝叶斯网络进行了概述,然后对导弹模型故障分支进行了贝叶斯网络故障诊断精确推理.进而采用故障树－贝叶斯网络转化法生成导弹典型故障贝叶斯网络模型,并使用贝叶斯工具Netica对该模型进行了案例分析.结果表明该方法可为导弹装备故障的快速定位提供依据,为贝叶斯网络技术在导弹故障诊断领域的应用奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海锋		9	56	4.0	7.0
2	杨东升		4	2	1.0	1.0
3	何永昌		2	2	1.0	1.0
4	陈之光		1	0	0.0	0.0