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基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法
作者姓名:张士刚  罗旭  骆彦廷  杨拥民
作者单位:国防科技大学,国防科技大学,国防科技大学,国防科技大学
基金项目:国家自然科学基金青年基金项目(NO.61903370, NO.61503398)
摘    要:本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。

关 键 词:贝叶斯网  概率图模型  故障诊断  机器学习  多信号模型   PHM
收稿时间:2018-10-17
修稿时间:2019-11-11
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