采用多源信息节点的动态依赖贝叶斯网络方法

作者：王承远^*; 徐久军; 严志军

来源：信息与控制, 2018, 47(05): 526-533.

DOI：10.13976/j.cnki.xk.2018.7416

• 多源信息节点
• 动态信息源
• 多属性决策
• 贝叶斯网络

针对复杂设备中故障信息源的偏差和缺失而造成目标决策误差的问题,提出了一种根据不同的诊断对象,动态修正多源信息节点和调节节点依赖关系的贝叶斯诊断网络.首先通过实时动态信息源对多源静态信息进行多属性决策分析,结合证据融合规则完成节点的多源信息调整,使其贴近实际概率而减少诊断误差.然后通过对比不同贝叶斯网络诊断结果获取依赖相似性,动态调节节点间的依赖关系,降低信息源缺失的影响.在潍柴R6105AZLD柴油机台架上的实验结果表明,引入本方法后故障诊断准确度提高21%,代表鲁棒性的迭代误差降低到0.01.

• 单位
  大连海事大学