基于语义推理和数据融合的IETM综合诊断系统

为满足复杂装备对故障诊断的需求,面向智能交互式电子技术手册(interactive electronic technical manual,IETM),提出了结合模糊语义推理和贝叶斯信念融合方法的综合诊断系统。对清晰的故障征兆,首先通过基于经验的人工判读进行直接诊断;同时利用IETM的模糊语义推理结合故障征兆开展快速诊断。对于核心在线监测部件或子系统,采用基于状态的智能维护,利用贝叶斯算法融合多分类器决策进行增强诊断。以动车组空气压缩机和牵引电机为例,实验验证了该综合诊断系统能够应对不同复杂程度的诊断需求,诊断准确且快速有效。

基于扩展贝叶斯方法融合的作战效能评估研究

从多个视角采集评估数据源并进行武器装备的作战效能评估,是一种提高评估结果可信度的做法。在武器装备论证阶段,评估数据源主要来自专家经验和仿真结果,但因这两种数据源的差异太大,难以进行直接的评估聚合。为此,提出采用信念图模式统一两者的数据表达,再采用一种扩展的贝叶斯推理算法进行评估融合,最后得到评估装备的综合作战效能。以装甲主战装备改进型的作战效能评估为例进行验证,结果表明该方法符合评估实际,是一种有意义的新方法。

军事通信网络效能评估中的多数据源融合方法

通过分析军事通信网络效能评估数据源的特征,提出了一种融合专家经验、仿真和实测数据评估军事通信网络效能的方法。包括用信念图统一表达数据形式;以实测数据为训练样本,使用支持向量机拟合网络参数与性能指标关系模型,通过比较预测值与仿真结果获取仿真数据可信度;采用扩展贝叶斯法融合多源数据,给出了基于多数据源的军事通信网络效能评估流程;最后以评估某舰艇编队军事通信网络效能为例,给出了具体融合过程,结果表明融合多数据源的评估结果的有效性和可信性更高。

发动机传感器数据证实的贝叶斯信度网络方法

针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。

航天测控系统多数据源融合评估方法

航天测控系统测控效能评估中的数据源主要来自评估指标体系中定性指标和定量指标的评估数据,为提高评估结果的可信性,需要减少这些数据间的冲突性和不一致性.首先,对评估指标体系进行约简优化,并提出一种基于多源异构数据融合的评估方法,以专家群决策作为评估基本框架,通过信念图实现异构数据的有效映射和统一表达,然后采用扩展贝叶斯进行评估数据融合,最后结合系统执行某次测控任务为例得到效能评估值.实例表明:该融合方法具有一定的实用性和有效性,能有效提高评估结果的可靠性和可信性.

多数据融合的电气火灾危险性评估方法

通过研究建筑电气系统运行状况参数间的逻辑关系,建立了基于贝叶斯信念网络的电气火灾危险性评估模型,实现了多数据融合下的电气火灾危险性评估与预警。评估方法将建筑供配电系统分为变配电装置、低压配电线路、照明装置和低压用电设备、接地和等电位联结等4个评估子单元,电气火灾危险性指数由4个子系统评估结果综合研判得到。方法基于逻辑判断对各子单元运行参数之间的关联和初始状态值进行了设定。通过实时监测电气系统运行参数的状态值,可以实现对电气火灾危险性的动态评估。