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舰用柴油机冷却水系统贝叶斯状态推理方法
被引量:
3
1
作者
付尧
曾凡明
+1 位作者
陈于涛
秦久峰
《舰船科学技术》
北大核心
2014年第8期42-45,52,共5页
针对不确定动态环境下舰用柴油机冷却水系统的状态预测及故障推理问题,研究基于贝叶斯网络模型的冷却水系统状态推理方法。根据某型冷却水系统的逻辑功能关系,分析系统的工作状态及典型故障模式,分别建立静态和动态贝叶斯网络推理模型...
针对不确定动态环境下舰用柴油机冷却水系统的状态预测及故障推理问题,研究基于贝叶斯网络模型的冷却水系统状态推理方法。根据某型冷却水系统的逻辑功能关系,分析系统的工作状态及典型故障模式,分别建立静态和动态贝叶斯网络推理模型。采用联结树精确推理算法对冷却水系统的运行状态进行正向和反向推理。结果表明,贝叶斯状态推理方法在不确定环境下传感器数据缺失时相对常规的故障树推理方法更具优势,动态贝叶斯网络比静态贝叶斯网络具有更好的推理精度。
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关键词
贝叶斯网络
冷却水系统
状态推理
故障诊断
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职称材料
题名
舰用柴油机冷却水系统贝叶斯状态推理方法
被引量:
3
1
作者
付尧
曾凡明
陈于涛
秦久峰
机构
海军工程大学动力工程学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2014年第8期42-45,52,共5页
基金
中国博士后科学基金资助项目(201150M1547)
文摘
针对不确定动态环境下舰用柴油机冷却水系统的状态预测及故障推理问题,研究基于贝叶斯网络模型的冷却水系统状态推理方法。根据某型冷却水系统的逻辑功能关系,分析系统的工作状态及典型故障模式,分别建立静态和动态贝叶斯网络推理模型。采用联结树精确推理算法对冷却水系统的运行状态进行正向和反向推理。结果表明,贝叶斯状态推理方法在不确定环境下传感器数据缺失时相对常规的故障树推理方法更具优势,动态贝叶斯网络比静态贝叶斯网络具有更好的推理精度。
关键词
贝叶斯网络
冷却水系统
状态推理
故障诊断
Keywords
Bayesiannetworks
codingwatersystem
statereasoning
faultdiagnosis
分类号
U664.121 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
舰用柴油机冷却水系统贝叶斯状态推理方法
付尧
曾凡明
陈于涛
秦久峰
《舰船科学技术》
北大核心
2014
3
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