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    重庆时时彩胆拖技巧: ??榛丛幼氨副匆端雇绻收显げ夥椒?pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410308885.1

    申请日:

    2014.07.01

    公开号:

    CN104133984A

    公开日:

    2014.11.05

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 专利权的转移IPC(主分类):G06F 19/00登记生效日:20180817变更事项:专利权人变更前权利人:吴晓泽变更后权利人:深圳迈辽技术转移中心有限公司变更事项:地址变更前权利人:401220 重庆市长寿区渡舟街道3组27号变更后权利人:518000 广东省深圳市龙华新区大浪街道龙胜社区腾龙路淘金地电子商务孵化基地展滔商业广场E座706|||专利权的转移IPC(主分类):G06F 19/00登记生效日:20171227变更事项:专利权人变更前权利人:深圳迈辽技术转移中心有限公司变更后权利人:吴晓泽变更事项:地址变更前权利人:518000 广东省深圳市龙华新区大浪街道龙胜社区腾龙路淘金地电子商务孵化基地展滔商业广场E座706变更后权利人:401220 重庆市长寿区渡舟街道3组27号|||专利权的转移IPC(主分类):G06F 19/00登记生效日:20171225变更事项:专利权人变更前权利人:西北工业大学变更后权利人:深圳迈辽技术转移中心有限公司变更事项:地址变更前权利人:710072 陕西省西安市友谊西路127号变更后权利人:518000 广东省深圳市龙华新区大浪街道龙胜社区腾龙路淘金地电子商务孵化基地展滔商业广场E座706|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20140701|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 西北工业大学
    发明人: 蔡志强; 司伟涛; 司书宾; 张帅; 李淑敏; 王宁
    地址: 710072 陕西省西安市友谊西路127号
    优先权:
    专利代理机构: 西北工业大学专利中心 61204 代理人: 王鲜凯
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410308885.1

    授权公告号:

    |||||||||||||||

    法律状态公告日:

    2018.09.07|||2018.01.16|||2018.01.12|||2017.01.18|||2014.12.10|||2014.11.05

    法律状态类型:

    专利申请权、专利权的转移|||专利申请权、专利权的转移|||专利申请权、专利权的转移|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种??榛丛幼氨副匆端雇绻收显げ夥椒?,用于解决现有装备故障预测方法实用性差的技术问题。技术方案是首先根据部件之间的物理边界和实际需要对复杂装备进行分解,??榛?;其次,对复杂装备的各??槔貌煌7椒ń⑵銯PBN模型,并对各??榈哪P徒徊叫拚允垢髂P湍?榛纬晒收显げ獗匆端雇缒??;然后,集成各FPBNM以建立整个复杂装备系统的FPBN集成模型;最终,基于建立的故障预测集成模型,以检测信息为驱动,利用概率论公式预测装备的实际运行状态。由于该方法以??榛捅匆端雇缥?,面向复杂装备维护保障,能够快速准确的预测复杂装备时间状态,有效提高维修效率、降低维修成本,实用性强。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种??榛丛幼氨副匆端雇绻收显げ夥椒?,其特征在于包括以下步骤:
    步骤一、根据部件之间的物理边界和实际故障预测对象将复杂装备系统分解成多个独立而又相互关联的子???;
    步骤二、利用不同的FPBN建模方法对复杂装备各??榈乃泄收夏J蕉懒⒔?,建立起各??榈墓收夏J蕉杂Φ腇PBN模型;
    步骤三、对各FPBN模型进行修正;
    (1)冲突节点修正;
    对于同一故障模式及故障原因节点,由于某FPBN模型中的故障模式节点Mj可能是其它复杂装备??槎杂PBN模型的故障原因节点Ci,即Mj=Ci,在此情况下,考虑以故障模式节点Mj为核心,将其它FPBN模型中故障原因节点Ci的父节点加入到故障模式节点Mj的父节点集合,并删除故障原因节点Ci与父节点间的关联关系;修正过的FPBN模型既保留了原有模型包含的关联关系,又解决了父节点冲突的问题;
    对于同一故障原因与故障原因节点,由于某FPBN模型中的故障原因节点Ci可能与其它复杂装备??槎杂PBN模型的故障原因节点Cj为同一个变量,即Ci=Cj,在此情况下,考虑重新建立一个以Ci和Cj对应变量为故障模式节点Mk的FPBN模型,将两个原始模型中Ci和Cj的父节点加入到故障模式节点Mk的父节点集合,并删除故障原因节点Ci和Cj与父节点间的关联关系,以解决父节点冲突的问题;
    对于同一故障检测与故障检测节点,由于FPBN模型中的故障检测节点Ei可能与其他FPBN模型的故障检测节点Ej为同一个变量,即Ei=Ej;此时,重新建立一个以Ei和Ej对应变量为故障检测节点Ek的FPBN模型,将两个原始模型中Ei和Ej的父节点加入到故障检测节点Ek的父节点集合,并删除故障检测节点Ei和Ej与父节点间的关联关系;
    (2)冗余节点修正;
    当在多个模型中存在冗余节点,即不同FPBN中的Ci与Cj为同一个变量且均无父节点时,考虑重新建立一个以Ci和Cj对应变量为故障模式节点Mk的新FPBN模型;同时,为了确保Mk在FPBN模型中不为独立节点,为其加上一个虚拟故障原因节点Cl;
    (3)独立节点修正;
    对于FPBN中存在的独立节点,由于其状态的变化不会影响到模型中其他节点的后验概率;因此,将FPBN中的独立节点直接删除;
    步骤四、对FPBN??榛硪孕纬蒄PBNM,把??橹谐擞肫渌?橄嗔墓蚕硎淙虢诘?、共享输出节点以外的其他全部节点封装起来,用一个代表整个??榈母呒督诘鉍表示,形成FPBNM的高级节点模式;
    (1)故障模式节点:如果故障模式节点在其他FPBN模型中还存在子节点,将其映射为FPBNM中的共享输出节点;若该故障模式节点在其他FPBN模型中没有子节点,则将其映射为FPBNM中的直接输出节点;
    (2)故障检测节点:故障检测节点只能映射为FPBNM中的直接输出节点;
    (3)FPBN模型中的故障原因节点情况比较复杂,具体映射规则如下:
    若该故障原因节点在FPBN外没有父子节点,在FPBN内部只有父节点,则可以映射为FPBNM中的直接输出节点;
    若该故障原因节点在FPBN外没有父子节点,但在FPBN内部同时具有父子节点,则可以映射为FPBNM中的内部节点;
    若该故障原因节点在FPBN外没有父节点,但在FPBN内部只有子节点,则可以映射为FPBNM中的直接输入节点;
    若该故障原因节点在FPBN外至少有一个父节点,且在FPBN内部只存在子节点,则可以映射为FPBNM中的共享输入节点;
    (4)FPBNM中的有向边连接关系与FPBN保持一致;
    (5)FPBNM中的先验概率及条件概率分布与FPBN中对应参数保持一致;
    步骤五、将FPBNM集成,或者将??橹械慕诘闳糠庾捌鹄?,用一个代表整个??榈某督诘鉙表示,多个超级节点进行进一步封装;
    确定系统顶层故障模式,在复杂装备FPBNM集合中搜索对应的???,作为顶层FPBNM;
    搜索以顶层FPBNM中共享输入节点为共享输出节点的所有FPBNM,作为中间层FPBNM;
    根据搜索到的所有中间层FPBNM,进一步搜索以其共享输入节点为共享输出节 点的所有FPBNM,作为其他中间层FPBNM;
    依次向下层搜索,直到搜索到的FPBNM中没有任何共享输入节点,作为底层FPBNM;
    以所有底层FPBNM为基础,进一步搜索所有以其共享输出节点为共享输入节点、且尚未在被搜索到的其它FPBNM,作为中间层FPBNM;
    依次向上层搜索,直到搜索到的FPBNM中没有任何共享输出节点,作为中间层FPBNM;
    从共享输出节点SOi分别向其他FPBNM中与其匹配共享输入节点SIj引入有向边,SIj的条件概率分布为P(SIj/SOi)=P(SOi),即二者分布概率永远同步;
    FPBN集成模型中非共享输入节点的先验概率及条件概率分布与各原始FPBNM集合保持一致;
    步骤六、基于复杂装备的集成模型,综合采用完整节点模式和超级节点模式的推理算法计算出复杂装备系统各故障模式发生的后验概率,从而进行故障状态预测。

    关 键 词:
    ??榛?复杂 装备 贝叶斯 网络故障 预测 方法
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