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鉴于水电设备故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点，利用贝叶斯网络表达知识灵活、分析处理不确定性与关联性问题能力强的优点，本文提出了以MBD生成的最小诊断集构建BN的诊断方法，并建立了一种用于水电设备的态势评估诊断模型, 该态势评估模型根据功能分三层结构：特征级、理解级、评估级。将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点，并在推理过程中将传感器采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率，并反过来影响事件节点的概率。详细阐述并验证了该方法解决信息不完备问题的优越性。该模型还可以通过不断积累完善训练样本，自动修正网络结构参数和概率分布参数，提高诊断效果。实例验证表明了该方法的有效性。 相似文献
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基于模型与贝叶斯网络的水电设备态势评估诊断方法 总被引：1，自引：0，他引：1
鉴于水电设备故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,利用贝叶斯网络表达知识灵活、分析处理不确定性与关联性问题能力强的优点,提出了以MBD生成的最小诊断集构建BN的诊断方法,并建立了一种用于水电设备的态势评估诊断模型.该态势评估模型的功能分3层结构:特征级、理解级、评估级.将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点,并在推理过程中将传感器采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率,并反过来影响事件节点的概率.详细阐述并验证了该方法解决信息不完备问题的优越性.该模型还可以通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数,提高诊断效果.实例验证表明了该方法的有效性. 相似文献
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