基于贝叶斯网络的DC-DC电源故障不确定性分析

基于贝叶斯网络的DC-DC电源故障不确定性分析

论文摘要

为解决DC-DC电源模块故障诊断中不确定性的相关问题,研究了电源模块故障不确定性产生的原因,同时对不确定性信息类型与推理方法进行了研究。利用贝叶斯网络对DC-DC电源模块故障产生原因与故障模式进行建模描述,经过BIC与K2评分算法训练完成后,可以进行不确定性推断。在故障概率方面分析了模块中的不同故障部件对电源模块故障的影响,利用MATLAB平台根据模拟数据对不确定性模型进行了分析,验证了基于贝叶斯网络的故障预测不确定性模型的有效性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 定性信息及其推理
  •   2.1 故障诊断不确定性来源
  •   2.2 不确定性推理方法
  • 3 贝叶斯网络构建
  •   3.1 贝叶斯定理
  •   3.2 贝叶斯网络的结构
  •   3.3 基于故障树的贝叶斯网络映射
  • 4 DC-DC电源模块故障贝叶斯网络学习与推理
  •   4.1 K2评分法
  •   4.2 基于评分函数的贝叶斯网络结构学习
  • 5 贝叶斯网络推理
  •   5.1 推理方法
  •   5.2 基于联结树算法的故障状态推理
  • 6 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 贾晓晓,高会壮,黄姣英

    关键词: 电源模块,故障诊断,贝叶斯网络,不确定信息,不确定推理

    来源: 电子与封装 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业,电信技术,自动化技术

    单位: 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院

    分类号: TP18;TN86

    DOI: 10.16257/j.cnki.1681-1070.2019.0042

    页码: 28-31+44

    总页数: 5

    文件大小: 479K

    下载量: 140

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