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基于贝叶斯网络的复杂系统故障预测
  • 期刊名称:系统工程与电子技术
  • 时间:0
  • 页码:11-13
  • 语言:中文
  • 分类:TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN967.1[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]电子科技大学自动化学院,四川成都610054, [2]四川农业大学信息与工学院,四川雅安625000
  • 相关基金:国防基础科研项目(A1420061264);国家自然科学基金(60673011);电子科技大学博士点基金(20070614018)资助课题
  • 相关项目:基于无线网络的分布式测试系统同步和触发技术
中文摘要:

针对复杂电子系统信号具有不确定性的特点,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测模型。该模型通过对连续的信号特征进行量化处理,利用专家知识结合信号建立贝叶斯网络结构;对不同样本采用不同算法来进行网络学习,采用概率推理定量估计信号的区间预测概率,从而建立一个可推理的预测模型。将该方法应用于电源系统进行故障预测,针对不同数据样本进行实验,结果验证具有较高的区间预测率,为复杂系统的故障预测提供了新手段。

英文摘要:

A fault prediction model based on Bayesian network is presented for the uncertainty characteristic of signals in the complicated electronic system. Through transforming continuous signals into discrete ones and using the expert knowledge, it builds a Bayesian networks for space prediction. Using the differ stylebooks and its correspond algorithms, the space prediction probability is rational estimated through reasoning, thus there sets up a rational Bayesian network for prediction. Applying this model to fault prediction of a power supply system, the experiment results show high space prediction probability and provide a new method for fault prediction of complicated electronic systems.

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