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一种基于高斯混合模型粒子滤波的故障预测算法 总被引:2,自引:1,他引:2
针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用联合估计和粒子滤波同时估计对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,采用了两种不同的计算方法:一种方法是对状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样,从而获得未来时刻的状态变量的先验分布;另一种方法是采用数据驱动的方法预测未来一段时间内对象系统的量测信息,从而将未来时刻状态变量的先验分布的预测问题转化为一个求解后验分布的估计问题。采用高斯混合模型近似随机变量分布密度,从而将两种方法的计算结果在一个统一的预测框架之下进行有效交互,进一步提高了预测的准确性和可靠性。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了所提算法的有效性。 相似文献
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航空机电系统测试性建模与分析新方法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对航空机电系统测试性设计(DFT)需求,提出基于面向对象的贝叶斯网络(OOBN)与状态-测试关联灵敏度指标的系统测试性建模与分析的新方法。该建模方法能清晰地刻画系统故障与测试间的关联程度,反映复杂系统的层次结构关系。基于信息论的交叉熵原理提出状态-测试关联灵敏度指标,并给出计算方法。该指标反映复杂机电系统测试中的不确定性影响,克服了基于香农熵的测点评判分析方法的缺点,结合测试性建模获得的模型信息进行推理计算,可用于测试性的定量分析。运用该综合分析方法对飞机燃油系统进行测试性建模与分析,结果表明所提出的方法与指标在航空机电系统DFT中具有实用性。 相似文献
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多信号流图与贝叶斯网络是两种不同的建模方法,对两种建模方法的异同分析表明多信号流图到贝叶斯网络的转化是可行的.为了降低诊断贝叶斯网络模型的开发费用,提出了一种基于多信号流图的诊断贝叶斯网络建模方法,从模型结构和模型参数两个方面论述了多信号流图向诊断贝叶斯网络的转化方法.依据该方法生成的诊断贝叶斯网络模型具有应对复杂系统故障诊断的证据冲突及不确定性问题的优点.实验证明所获得的诊断贝叶斯网络模型的诊断准确性与多信号流图模型一致. 相似文献
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综合运载器健康管理健康评估技术研究 总被引:8,自引:0,他引:8
健康评估是综合运载器健康管理的关键技术之一.针对健康评估的需求,提出适合于健康评估功能要求的五要素建模理论,研究了基于面向对象的贝叶斯网络(OOBN,Object-Oriented Bayesian Networks)的健康评估实现技术,提出了五要素结构化OOBN健康评估推理模型的建模方法,鉴于贝叶斯网络(BN,Bayesian Networks)要推理计算属于NP-hard难题,难于工程化应用,提出了适用于结构化BN模型的,以变化证据信息为导向的,基于贝叶斯球和交叉熵测度的变模型快速推理算法,Monte-Carlo仿真实验验证了算法的有效性,最后以变速箱健康评估为例,说明本文所提健康评估理论的有效性. 相似文献
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