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基于DD-HSMM的设备运行状态识别与故障预测方法被引量：18: 2012年; 针对设备运行状态识别与故障预测问题,提出一种基于时变转移概率的隐半Markov模型。该模型将设备历史运行信息融入Markov状态转移概率矩阵的估计过程中,使Markov状态转移概率矩阵具有时变特性。基于改进前向后向算法研究了相应的隐半Markov模型参数估计方法,使其能够不断综合利用历史运行信息进行自我更新,以更加符合设备真实运行的过程。同时以该模型为基础,利用故障率方法建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过某滚动轴承运行状态识别实例演示了该模型的建模过程,证明了基于该模型的设备状态识别与预测方法比传统隐半Markov模型方法更为有效。; 王宁孙树栋李淑敏蔡志强; 关键词：故障率

复杂装备维护BOM集成建模方法研究被引量：3: 2011年; 以构建复杂装备维护物料清单(BOM)为背景,依据复杂装备维护因素中的结构因素信息,建立了复杂装备维护BOM的模型,给出了维护BOM的参数信息,提出了维护BOM网络结构和参数信息集成建模方法,通过构建平视显示器维护BOM模型实例,验证了维护BOM集成建模方法的有效性。; 王辑添司书宾; 关键词：平视显示器

基于贝叶斯网络的不确定环境装备故障推理模型被引量：13: 2011年; 针对不确定环境下装备故障传播及推理问题,提出了一种基于贝叶斯网络的故障推理模型,利用网络结构与概率分布有效表达装备中各部件故障状态、关联关系及传播方式。首先将模型中变量按照其对应部件在装备中所处地位及层次的差别进一步分为故障检测变量、故障原因变量与故障模式变量三个子集。其次,依据维修人员在故障推理过程中的思维方式,提出了一套符合故障推理任务的模型网络结构有向边取向规则。然后,分析故障推理模型中变量条件概率分布特点,明确其在不确定性表达及参数简化中的优势。最后,建立平视显示器的故障推理模型实例,结合贝叶斯网络推理能力进行故障预测及诊断分析,验证模型的有效性。; 蔡志强司书宾孙树栋王宁; 关键词：拓扑结构显示设备贝叶斯网络不确定性平视显示器

基于影响图的装备维修决策模型研究: 2011年; 为了平衡系统安全、运行效率以及全寿命周期费用等多方面的需求,决策支持系统在维修决策领域起到了越来越大的作用。通过综合分析维修状态,维修决策,维修目标,维修价值等多方面的因素,提出了一种基于影响图的新型维修决策支持模型用于解决装备维修决策问题。建立了维修决策影响图模型的网络结构,详述了其维修目标条件概率分布及价值节点效用赋值,并结合仿真过程描述了影响图维修决策模型的实施应用步骤。通过不同维修方案的维修费用对比,表明此模型能够利用概率推理为维修人员提供最优的维修方案。; 蔡志强孙树栋司书宾王宁; 关键词：影响图效用函数

二态系统组(部)件综合重要度计算方法研究被引量：14: 2011年; 二态系统重要度理论是复杂系统重要度理论的基础,对于复杂系统可靠性分析具有重要意义。文章在对传统二态系统重要度计算方法研究基础上,针对二态系统提出一种组(部)件综合重要度计算方法,通过定理证明了二态系统组(部)件综合重要度的物理意义,探讨了二态系统组(部)件综合重要度计算方法与概率重要度、结构重要度、关键重要度、Δ-重要度和Improvement Potential重要度计算方法的关联关系。基于串联和并联系统,分别给出了串联和并联系统的二态系统组(部)件综合重要度计算公式及相关的性质。以二态混联系统为算例,依据系统中串并联关系计算了各组(部)件的综合重要度值,并与其它重要度计算结果进行了比较分析,分析结果验证了二态系统组(部)件综合重要度计算方法及物理意义的正确性和有效性。; 司书宾杨柳蔡志强兑红炎; 关键词：计算方法物理意义

基于贝叶斯网络的模糊语言多属性决策模型被引量：4: 2012年; 针对模糊语言多属性决策问题,提出了一种多属性决策贝叶斯网络模型(MADMBN)。该模型根据因果依赖关系把多属性决策层次结构转化成贝叶斯网络结构,降低了多属性决策层次结构的复杂度。分析了模糊语言多属性决策的层次结构(MADMHS),根据MADMHS建立MADMBN;详述了MADMHS的元素在二态和多态情况下向MADMBN节点的转化方法;利用模糊综合评价法指标体系等级域的模糊关系矩阵和属性权重计算MADMBN节点的条件概率,并给出了MADMBN节点的重要度分析。通过科研项目申请实例与层次分析法对比验证了该模型的有效性和实用性,结果表明了MADMBN通过计算与理想解的相对接近程度不仅选择了最优方案,而且确定了该方案的状态,并且基于重要度分析对MADMBN节点进行灵敏度分析,识别影响方案的关键瓶颈。; 王瑞雪司书宾张守华; 关键词：多属性决策模糊综合评价法贝叶斯网络

基于HSMM的两阶段设备缺陷状态识别方法被引量：4: 2011年; 针对传统马尔可夫模型(HMM)状态停留时间必须服从指数分布假设的不足,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的两阶段设备缺陷状态识别方法。首先,通过分析HSMM模型的参数构成及基本特点,并结合两阶段设备的劣化过程特点提出合理的假设条件,建立起用于描述两阶段设备运行状态的HSMM模型;其次,针对HSMM模型的参数估计问题,引入最大似然估计法,并提出了小样本条件下求解状态持续时间的方法;再次,基于建立的HSMM模型,给出了两阶段设备缺陷状态早期识别的计算公式及步骤,通过对状态停留时间的概率估计实现了对缺陷状态的早期识别;最后,通过计算机仿真方法模拟了HSMM模型的建模、参数估计及缺陷状态识别过程,从而验证了该方法的有效性和准确性。; 王宁孙树栋蔡志强李淑敏; 关键词：延迟时间隐半马尔可夫模型

基于FMECA的复杂装备故障预测贝叶斯网络建模被引量：20: 2013年; 针对复杂装备故障预测问题,本文提出一种基于故障模式,影响及危害性分析(failure mode,effects and criticality analysis,FMECA)知识的故障预测贝叶斯网络模型(failure prediction BayesiannetWork,FPBN)建模方法.首先,在分析现有FMECA知识所包含故障信息的基础上,提出了基于FMECA单元的FPBN网络结构转化方法和FPBN概率参数计算方法,建立起对应的FPBN单元模型.然后,对复杂装备各组成部分对应的FPBN单元模型进行连接,构建整体系统的FPBN集成模型.最后,根据某机载平视显示器(head up display,HUD)FMECA知识,建立了HUD电子组件的FPBN模型实例.实例分析结果表明,基于FMECA知识建立的FPBN模型具有不确定性表达和定量分析方法的优势,能够准确、有效地进行复杂装备故障预测.; 蔡志强孙树栋司书宾王宁; 关键词：复杂装备故障预测贝叶斯网络

基于MTS的设备状态特征识别与优选被引量：1: 2012年; 针对传统数据挖掘方法中对于估计设备状态假设条件过多的问题,提出了基于马氏田口法(mahalanobis-taguchi system,MTS)的设备状态特征变量识别与优选方法。将马氏距离作为描述空间的单位量,基于正常样本建立特征变量基准空间;通过特征变量正常样本与异常样本马氏距离的对比对基准空间的有效性进行验证;利用正交表和信噪比分析对特征变量进行优选,剔除对状态识别结果影响不显著的特征变量;以微型数控铣床主轴上的滚动轴承为例搭建实验平台,证明通过该方法所选特征变量对滚轴运行状态具有较强的表征能力。; 王宁孙树栋李淑敏Saygin Can; 关键词：滚动轴承

不确定环境下多阶段多目标决策模型被引量：19: 2010年; 在贝叶斯网络的基础上进行扩展,提出了一种不确定多阶段多目标(Uncertainty,multistageand multi-object,UMM)决策模型来求解不确定环境下的多阶段多目标决策问题.首先描述了不确定环境下多目标多阶段决策问题的数学描述,然后给出了决策模型的定义,详述了其构建方法及求解算法.采用此模型求解决策问题时,决策者只需考虑某节点与其父节点之间的依赖关系,降低了思考的复杂程度,适用于大规模的复杂问题求解.实际案例分析表明基于贝叶斯网络的决策模型描述、建模及求解方法对不确定环境下的多阶段多目标决策问题是有效的.; 蔡志强孙树栋司书宾王宁; 关键词：贝叶斯网络不确定性多目标

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中国航空科学基金(2009ZE53052)

文献类型

领域

主题

机构

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传媒

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