【摘 要】
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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
【机 构】
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西安工业大学电子信息工程学院,西安理工大学自动化与信息工程学院,西安卫星测控中心航天器在轨故障诊断与维修重点实验室
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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.
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