基于重要度的分级贝叶斯网络诊断模型研究
来源：计算机测量与控制杂志2016年第7期北京时间：
作者：牛伟,成娟
摘要：为了提高复杂系统故障检测和诊断的准确性,从数据的不确定性、诊断的不确定性以及特征参数选择的不确定性三方面展开研究；在贝叶斯网络解决不确定性问题优势的基础上,提出了基于重要度的分级贝叶斯网络模型；以往基于贝叶斯网络的方法无法做到系统地选择参数,建立的模型都是全模型；虽然全模型没有遗漏关键的参数,但包含了很多不必要的参数,这些多余参数不仅会对诊断造成不良影响,导致拖尾效应；仿真结果表明,提出方法可以获得更佳的故障特征,有利于提高故障识别能力,验证了模型的有效性。
关键词：故障诊断;贝叶斯网络;后验分布;层次分析法
基金资助：中国博士后科学基金资助(2014M552504)。
