貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論在裝備故障診斷中的應(yīng)用

前言

　　隨著電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)以及現(xiàn)代傳感技術(shù)和精密加工技術(shù)的發(fā)展，武器裝備的復(fù)雜程度越來(lái)越高，維護(hù)保障的難度也越來(lái)越大。這是因?yàn)閷?duì)新型復(fù)雜的系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，人們對(duì)它的認(rèn)知需要一個(gè)過(guò)程，在維護(hù)保障中也難免會(huì)遇到一些新的故障現(xiàn)象。同時(shí)，部隊(duì)對(duì)新型裝備的維修信息積累有限，故障診斷的先驗(yàn)信息少。而對(duì)日益發(fā)展的自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，測(cè)試技術(shù)日益成熟，制約測(cè)試系統(tǒng)發(fā)展的“瓶頸”就是診斷系統(tǒng)。　　本書(shū)編寫(xiě)的目的，就是介紹一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的裝備診斷模型建立及通用的推理算法，希望為裝備故障診斷提供一理論及應(yīng)用的支持。　　本書(shū)介紹了裝備故障診斷的理論基礎(chǔ)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論，闡述了基于簇樹(shù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理方法和信息更新方法。根據(jù)現(xiàn)代武器裝備的技術(shù)特點(diǎn)，提出了武器裝備診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建及評(píng)估方法，系統(tǒng)深入地研究了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的通用近似推理算法和不完整數(shù)據(jù)條件下網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法。根據(jù)典型武器裝備的試驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)所提出的診斷方法進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。　　本書(shū)由李海軍、馬登武、劉霄、姜濤等編著，由自動(dòng)測(cè)試領(lǐng)域?qū)＜以S愛(ài)強(qiáng)教授主審。全書(shū)共分9章，主要內(nèi)容有：智能故障診斷的研究及發(fā)展、裝備故障診斷的理論基礎(chǔ)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的精確推理方法、連接樹(shù)的構(gòu)造及信息傳遞、診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建立及評(píng)估方法、診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的通用近似推理算法、診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法以及診斷專(zhuān)家系統(tǒng)設(shè)計(jì)等?！　≡诒緯?shū)的編寫(xiě)中，參考和引用了許多國(guó)內(nèi)、外專(zhuān)家學(xué)者的著作、論文和研究成果，在書(shū)后的參考文獻(xiàn)中列出。作者對(duì)這些專(zhuān)家學(xué)者在故障診斷、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等研究領(lǐng)域所作出的貢獻(xiàn)表示崇高的敬意，對(duì)引用他們的研究成果表示由衷的謝意。　　由于作者水平有限，書(shū)中難免有一些錯(cuò)誤和不當(dāng)之處，敬請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

內(nèi)容概要

本書(shū)介紹了故障診斷及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論，闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論在智能故障診斷方法中的應(yīng)用。提出了一種基于模型分解的復(fù)雜系統(tǒng)診斷模型建立方法，能夠在最小領(lǐng)域?qū)＜邑?fù)擔(dān)情況下建立診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；基于Gibbs抽樣的診斷模型評(píng)估算法，采用等概率故障注入算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)診斷模型的全面覆蓋測(cè)試，對(duì)診斷模型進(jìn)行全面評(píng)估。介紹了一種基于簇樹(shù)的通用近似診斷推理算法，結(jié)合了簇樹(shù)精確算法和重要性抽樣原理，通用性好、計(jì)算效率高。基于進(jìn)化計(jì)算的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，對(duì)缺失數(shù)據(jù)處理是基于后驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的，補(bǔ)充數(shù)據(jù)可信度比較高，在丟失數(shù)據(jù)較多的情況下網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)性能較好。    本書(shū)適用于從事故障診斷研究領(lǐng)域的高等學(xué)校研究生和有關(guān)技術(shù)人員參考，對(duì)模式識(shí)別、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等人工智能領(lǐng)域的研究人員也有一定的參考價(jià)值。

書(shū)籍目錄

第1章 緒論  1.1 故障診斷與綜合診斷  1.2 智能故障診斷方法的研究現(xiàn)狀及發(fā)展第2章 裝備故障診斷的理論基礎(chǔ)  2.1 武器裝備故障特點(diǎn)  2.2 智能故障診斷系統(tǒng)中不確定知識(shí)的處理  2.3 不確定性推理模式第3章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論  3.1 概述  3.2 貝葉斯概率基礎(chǔ)  3.3 貝葉斯學(xué)習(xí)理論  3.4 簡(jiǎn)單貝葉斯學(xué)習(xí)模型  3.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建造第4章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的精確推理  4.1 引言  4.2 貝葉斯推理基礎(chǔ)  4.3 基于簇樹(shù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理  4.4 小結(jié)第5章 連接樹(shù)的構(gòu)造與信息傳遞  5.1 連接樹(shù)的構(gòu)造  5.2 量化連接樹(shù)  5.3 處理證據(jù)  5.4 近似推理  5.5 小結(jié)第6章 診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建立和評(píng)估方法  6.1 基于故障樹(shù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立方法  6.2 基于模型分解的復(fù)雜系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法  6.3 診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的評(píng)估方法研究  6.4 小結(jié)第7章 診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)通用近似推理算法  7.1 概述  7.2 基于簇樹(shù)的精確推理算法  7.3 基于簇樹(shù)算法的通用近似推理算法  7.4 小結(jié)第8章 診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)  8.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法  8.2 不完整數(shù)據(jù)條件下的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法  8.3 小結(jié)第9章 故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)  9.1 故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)簡(jiǎn)介  9.2 故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)  9.3 故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)  9.4 故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)設(shè)計(jì)  9.5 故障診斷方法試驗(yàn)驗(yàn)證參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第2章 裝備故障診斷的理論基礎(chǔ)　　故障診斷是人工智能的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。人工智能在故障診斷領(lǐng)域中的　　應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了基于人類(lèi)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的設(shè)備故障診斷技術(shù)，并將其提高到智能化診斷水平。智能診斷是故障診斷領(lǐng)域的前沿學(xué)科之一，目前正處于研究熱點(diǎn)　　之中?！　?.1 武器裝備故障特點(diǎn)　　隨著高技術(shù)及現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，武器裝備智能化程度越來(lái)越高，系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜。復(fù)雜的武器裝備故障具有以下幾個(gè)基本特點(diǎn)：　　2.1.1 復(fù)雜性　　復(fù)雜性是復(fù)雜裝備系統(tǒng)故障的最基本的特性。由于構(gòu)成裝備的各部件之間相互聯(lián)系、緊密耦合，致使故障原因與故障征兆之問(wèn)表現(xiàn)出極其錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，即同一種故障征兆往往對(duì)應(yīng)著幾種故障原因，同一種故障原因又會(huì)引起多種故障征兆，如圖2-1所示。這種原因與征兆之間不明確的對(duì)應(yīng)關(guān)系，使得其故障診斷具有極大的復(fù)雜性。

編輯推薦

　　《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論在裝備故障診斷中的應(yīng)用》編寫(xiě)的目的，就是介紹一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的裝備診斷模型建立及通用的推理算法，希望為裝備故障診斷提供一理論及應(yīng)用的支持。

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