基于贝叶斯网络和理想解动态群决策的故障诊断方法

摘要：

为综合利用多属性信息和历次故障搜索结果反馈信息进行故障诊断,提出一种基于贝叶斯网络和理想解动态群决策的故障诊断方法.以砼泵分配阀液压系统为例,利用贝叶斯网络对系统进行分析并求解根节点的后验概率和关键重要度;根据本次诊断成功与否对下次最优搜索决策影响程度的大小,定义出启发函数求解启发式信息价值;考虑后验概率、关键重要度和启发式信息价值等因素,利用基于熵权的理想解法求取搜索方案的群体理想解和逆理想解,得到故障搜索最佳方案;考虑历次故障搜索最佳方案对当前搜索方案的影响,最终求得故障搜索的最佳方案序列.该方法克服了单属性决策和群决策方法的不足,提高了故障诊断的可行性和诊断效率.

关键词：故障诊断、动态群决策、贝叶斯网络、理想解法、砼泵分配阀

所属期刊栏目：24

分类号：TH137.51

资助基金：国家自然科学基金资助项目50905154;河北省自然科学基金资助项目E2012203015;河北省教育厅科研项目ZH2012062;秦皇岛市科技支撑计划资助项目2012021A078

在线出版日期：2013-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2235-2241