吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (01): 234-0237.

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贝叶斯网络在模型诊断中的应用

邵继业,王日新,徐敏强   

  1. 哈尔滨工业大学 航天学院|哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2008-04-01 出版日期:2010-01-01 发布日期:2010-01-01
  • 通讯作者: 邵继业(1980-),男,博士研究生.研究方向:故障诊断.E-mail:shaojy@hit.edu.cn E-mail:shaojy@hit.edu.cn
  • 作者简介:邵继业(1980-),男,博士研究生.研究方向:故障诊断.E-mail:shaojy@hit.edu.cn
  • 基金资助:

    “863”国家高技术研究发展计划项目(2003AA735080)

Application of Bayesian network in model-based fault diagnosis

SHAO Ji-ye,WANG Ri-xin,XU Min-qiang   

  1. School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001,China
  • Received:2008-04-01 Online:2010-01-01 Published:2010-01-01

摘要:

把贝叶斯网络引入到模型诊断框架中,依据观测量,研究了一种建立系统贝叶斯网络观测模型的方法。利用网络观测模型,可计算系统诊断解的后验概率,从而找出系统最可能的故障组件。最后,以卫星两轴姿态控制系统为例,应用本文方法进行了分析。

关键词: 计算机应用, 模型诊断, 不确定性, 贝叶斯网络, 后验概率

Abstract:

Model-based diagnosis describes a system using the structure and behavior model of the system. However, there exists uncertainty in model-based diagnosis because of the coupling relations among the faulty components. This paper incorporates Bayesian network into the framework of model-based diagnosis method and develops a Bayesian network model in terms of observations to solve uncertainty. The posterior probabilities of diagnoses are computed using the Bayesian network model to determine the most probable faulty component. An attitude control system of twoaxis satellite was taken as an example to illustrate and validate the proposed method.

Key words: computer application, model-based fault diagnosis, uncertainty, Bayesian network, posterior probability

中图分类号: 

  • TP391
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