基于證據(jù)理論和貝葉斯網(wǎng)絡的液壓驅(qū)動系統(tǒng)可靠性分析
本文關(guān)鍵詞:基于證據(jù)理論和貝葉斯網(wǎng)絡的液壓驅(qū)動系統(tǒng)可靠性分析 出處:《液壓與氣動》2017年04期 論文類型:期刊論文
更多相關(guān)文章: 液壓驅(qū)動系統(tǒng) 可靠性分析 貝葉斯網(wǎng)絡 證據(jù)理論
【摘要】:為解決因結(jié)構(gòu)復雜、數(shù)據(jù)缺乏、人的認知水平不足等導致液壓系統(tǒng)存在不確定性,以及液壓系統(tǒng)存在多性能、多故障狀態(tài)等多態(tài)性問題,提出了液壓系統(tǒng)證據(jù)理論和貝葉斯網(wǎng)絡相結(jié)合的可靠性分析方法。證據(jù)理論能夠很好地處理不確定信息,利用證據(jù)理論的似然概率和信任概率描述根節(jié)點的失效可能性區(qū)間,解決根節(jié)點的故障概率存在不確定性及不易精確獲取的問題;利用貝葉斯網(wǎng)絡描述系統(tǒng)多態(tài)性,運用其推理算法給出了葉節(jié)點故障概率區(qū)間、根節(jié)點重要度區(qū)間以及根節(jié)點的靈敏度區(qū)間的計算方法。將該方法運用到工程機械液壓驅(qū)動系統(tǒng)中,通過分析表明該方法能夠有效地描述不確定性及多態(tài)性問題。
[Abstract]:In order to solve the problems such as complex structure, lack of data, lack of human cognition and so on, there are uncertainties in hydraulic system, and there are many problems in hydraulic system such as multi-performance, multi-fault state and so on. A reliability analysis method combining evidence theory of hydraulic system with Bayesian network is put forward. Evidence theory can deal with uncertain information well. The probability interval of the root node failure is described by using the likelihood probability and trust probability of the evidence theory to solve the problem that the fault probability of the root node is uncertain and difficult to obtain accurately. The Bayesian network is used to describe the polymorphism of the system and its reasoning algorithm is used to give the fault probability interval of the leaf node. The method of calculating the importance interval of root node and the sensitivity interval of root node is applied to the hydraulic drive system of construction machinery. The analysis shows that this method can effectively describe the uncertainty and polymorphism problems.
【作者單位】: 燕山大學河北省重型機械流體動力傳輸與控制重點實驗室;先進鍛壓成形技術(shù)與科學教育部重點實驗室(燕山大學);燕山大學河北省工業(yè)計算機控制工程重點實驗室;
【基金】:國家自然科學基金(51405426,51675460) 河北省自然科學基金(E2016203306)
【分類號】:TH137.7
【正文快照】: Reliability Analysis Based on Evidence Theory and Bayesian Network forHydraulic Drive SystemCHEN Dong-ning1,2,LI Huai-shui1,2,YAO Cheng-yu3,LI Shuo1,2,RAO Le-qing1,2(1.Hebei Provincial Key Laboratory of Heavy Machinery Fluid Power Transmission and Contro
【相似文獻】
相關(guān)期刊論文 前8條
1 顧秀江;姚竹亭;王煜杰;秦新紅;劉永峰;;基于BP網(wǎng)絡和D-S證據(jù)理論的齒輪箱故障診斷[J];電子科技;2011年07期
2 林云;郜麗鵬;;基于灰色關(guān)聯(lián)和證據(jù)理論的故障診斷方法[J];電子測量與儀器學報;2009年07期
3 劉愛華;范世東;姚玉南;;基于D-S證據(jù)理論的維修類型決策模型研究[J];武漢理工大學學報;2010年05期
4 戰(zhàn)紅;譚繼文;薛金亮;;基于信息熵與判斷矩陣的D-S證據(jù)理論改進方法在故障診斷中的應用[J];北京工業(yè)大學學報;2013年08期
5 朱月君;張清華;邵龍秋;杜永貴;;D-S證據(jù)理論在并發(fā)故障診斷技術(shù)中的研究進展[J];茂名學院學報;2009年06期
6 耿俊豹;黃樹紅;金家善;陳非;申_";劉偉;;基于信息熵貼近度和證據(jù)理論的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法[J];機械科學與技術(shù);2006年06期
7 劉明亮;甄建聚;孫來軍;李江游;;基于DS證據(jù)理論的SVM分類模糊域數(shù)據(jù)修正[J];電力自動化設備;2012年03期
8 ;[J];;年期
相關(guān)會議論文 前1條
1 趙韓;方艮海;王勇;;證據(jù)理論在機構(gòu)評價與選型中的應用[A];第十四屆全國機構(gòu)學學術(shù)研討會暨第二屆海峽兩岸機構(gòu)學學術(shù)交流會論文集[C];2004年
相關(guān)碩士學位論文 前3條
1 范松;基于證據(jù)理論的機械可靠性分析及優(yōu)化設計方法[D];湖南大學;2015年
2 杜妮;基于證據(jù)理論的模糊kNN分類方法及其在故障診斷中的應用研究[D];河北師范大學;2012年
3 雷高偉;證據(jù)理論與人工免疫集成方法在旋轉(zhuǎn)機械復合故障診斷中的應用[D];太原理工大學;2014年
,本文編號:1398829
本文鏈接:http://www.sikaile.net/jixiegongchenglunwen/1398829.html