证据理论在装备故障诊断中的应用

针对导弹装备故障诊断中的不确定问题,给出一种适合的证据理论的方法,在通过已获得故障信息建立故障关联模型的基础上,引入证据理论进行不确定性推理,实例验证了该方法的有效性.     

一种粗糙集与DSmT融合故障诊断方法

粗糙集和证据理论对处理不确定信息极具优势,结合二者所长,提出一种融合两种算法的故障诊断方法。首先,通过粗糙集理论对冗余的条件属性进行必要约简,然后对约简后的条件属性计算基本概率赋值和规格化并进行DSmT合成,最后将以上方法应用在关于某型装备故障诊断中验证其有效性。     

粗糙集理论在装备故障诊断中的应用

针对目前部队的装备故障诊断能力较弱的现状,通过几种故障诊断方法的比较,选取出粗糙集作为装备故障诊断方法,从而对已得到的装备状态的测试数据进行分析,利用粗糙集的约简算法消除冗余信息,利用决策表的形式从不完备的、不精确的测试数据中导出诊断规则,并应用于某型电台装备中进行故障诊断。结果表明,诊断结果快速准确,为今后进一步研究粗糙集算法在故障诊断中应用提供了依据。     

粗糙集和贝叶斯网络融合故障诊断方法

融合贝叶斯网络和粗糙集对不确定故障诊断的优势,以及粗糙集对冗余信息的处理能力,给出了一种粗糙集和贝叶斯网络进行融合的装备故障诊断方法,获得最小属性集的贝叶斯网络故障诊断模型及诊断规则,并应用于某型机载电台装备中进行验证,结果表明该方法不仅有效,而且得到的诊断规则也比单纯应用贝叶斯网络要优。