基于模糊分层SDG模型的故障推理方法
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航天器在轨故障诊断与维修实验室开放课题(SDML_OF2015004);陕西省国际科技合作重点项目(2015KW-024)


Fault Reasoning Method Based on Fuzzy Hierarchical SDG Model
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    摘要:

    针对传统 SDG 模型诊断方法存在的诊断分辨率低、速度慢、效率低等不足,提出了一种基于模糊分层SDG模型的故障推理方法. 首先建立系统的SDG模型,并进行分层;再利用模糊变量表示节点变量,用条件概率表表达节点间的定性因果关系;最后利用贝叶斯推理和回溯搜索找出故障源候选集,并对候选解进行排序. 应用提出的方法,进行了某型号航空发动机燃油调节系统故障诊断,结果表明该方法能够提高诊断的分辨率和效率,诊断结果准确而且完备.

    Abstract:

    Aiming at the shortcomings of traditional SDG model diagnostic, such as low resolution, slow speed and low efficiency, this paper proposes a fault reasoning method based on fuzzy hierarchical SDG model. Firstly, build system's SDG model, and then layer. Using fuzzy variable to represent node variables, we express qualitative causal relationship by conditional probability table between nodes. Finally we use Bayesian inference and backtracking search to find out fault source candidates, and sort candidate solutions. By using the proposed method, the fault diagnosis of certain type aircraft engine fuel control system is carried out, and the results show that the method can improve the resolution and efficiency of diagnosis, the diagnosis results are accurate and complete.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

杨恒占,张可,钱富才.基于模糊分层SDG模型的故障推理方法.计算机系统应用,2017,26(4):104-109

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  • 收稿日期:2016-04-06
  • 最后修改日期:2016-05-16
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  • 在线发布日期: 2017-04-11
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