基于加权Youden指数的最优诊断界值及其置信区间构建

目的在ROC曲线分析中,Youden指数常被用于最优诊断界值的选择。加权Youden指数考虑了灵敏度和特异度的不同权重,更符合实际应用需求,但基于该新指数用于选择最优诊断界值的理论尚不完善。本研究旨在假定检测结果服从logistic分布或正态分布,推导基于加权Youden指数的最优诊断界值,并构建其参数及非参数置信区间。方法在不同条件下使得加权Youden指数达到最大,推导相应最优诊断界值,基于delta法推导相应方差,利用正态近似法和bootstrap法分别构建相应参数及非参数置信区间。所提方法统计性能评估采用Monte Carlo方法。结果研究构建了单纯使加权Youden指数达到最大及限定灵敏度或特异度下限时,使加权Youden指数达到最大时相应的最优诊断界值,并推导得到了相应方差,构建了置信区间参数和非参数估计方法。模拟研究显示所提出的最优诊断界值平均偏差较小,在满足参数方法假设下参数方法优于非参数方法。所提置信区间覆盖率能达到预设水平。结论所提诊断界值确定方法及其置信区间能够满足应用需求,且当满足参数方法条件时,最优诊断界值参数方法要优于非参数方法。

电网故障最优诊断的查询方法

针对传统专家系统在电网故障诊断应用中的局限性,提出一种基于模型诊断的电网故障最优诊断的查询方法。该方法按照基于因果关系的诊断思想,得到预设故障输出对应的预备候选诊断,然后根据故障后的电气信息从匹配的预设故障输出中确定候选诊断,最后,运用贝叶斯理论计算候选诊断的故障概率,并查询最大概率的候选诊断作为电网故障的最优诊断。该方法通过离线获得预备候选诊断,在线确认候选诊断的手段,缩减了诊断的时间,在利用贝叶斯定理处理诊断的不确定性时,将告警信息引入到模型诊断逻辑框架内计算元件的实际故障概率,提高了诊断的准确性。算例分析结果验证了所提方法的有效性和可行性。

基于AOstar算法的最优诊断生成组件的设计与实现

最优诊断树是电子可测性设计与分析的重要研究内容,也是电子系统故障隔离的基础。针对国内对最优故障诊断树研究和应用的需求,介绍了采用启发式AO*(AOstar)算法求解最优故障诊断树的方法,并将该算法封装实现为COM组件。与国外可测性分析软件TEAMS生成的诊断树结果对比分析,表明结果准确,组件易扩展,可以方便的嵌入到可测性设计与分析以及故障诊断软件之中。

基于信息论的故障树最优诊断次序

故障树的主要用途之一是分析某项故障产生的原因。对于复杂系统的故障树往往具有几十个可能的故障模式 ,因此对及时地确定故障源造成了困难。本文根据信息理论 ,提出了确定故障树最优检测次序的方法 ,为科学地确定状态检测点提供了依据。通过例子说明了该方法的应用方式。

正流量液压挖掘机行走跑偏诊断序列决策

针对正流量液压挖掘行走跑偏的问题,提出一种基于T-S故障树的故障诊断最优序列多属性决策方法。研究正流量液压挖掘机行走液压系统,分析行走跑偏成因。最后,将基于T-S故障树的故障最优诊断序列多属性决策方法应用于正流量液压挖掘机行走跑偏分析,利用T-S故障树求解正流量挖掘机行走液压系统各元件的概率重要度作为故障诊断排序的重要依据,利用多属性决策方法生成最优诊断序列,对快速精准、最小代价定位正流量液压挖掘机行走跑偏故障源起重大作用。

基于非齐次线性方程组的系统级故障诊断方法

针对系统级故障诊断研究中的测试模型,提出了非齐次线性方程组的方法,把测试模型等价地转化为非齐次线性方程组,从而以简明的方法寻找所有相容故障模式,并进一步推出最优诊断.理论分析和实验结果表明,该方法相对于基于图论的传统方法更加实用,其方程模型更加简洁明了.

n维超立方体的层次结构模型

首次提出了ｎ维超立方体的层次结构模型ＨＨＭ，详细讨论了该结构中结点的分布及各结点的连接关系．并利用ＨＨＭ，讨论了超立方体非对称比较模型的最优诊断算法、极大独立点集等问题．

A fuzzy neural network evolved by particle swarm optimization

A cooperative system of a fuzzy logic model and a fuzzy neural network(CSFLMFNN)is proposed,in which a fuzzy logic model is acquired from domain experts and a fuzzy neural network is generated and prewired according to the model.Then PSO-CSFLMFNN is constructed by introducing particle swarm optimization(PSO)into the cooperative system instead of the commonly used evolutionary algorithms to evolve the prewired fuzzy neural network.The evolutionary fuzzy neural network implements accuracy fuzzy inference without rule matching.PSO-CSFLMFNN is applied to the intelligent fault diagnosis for a petrochemical engineering equipment,in which the cooperative system is proved to be effective.It is shown by the applied results that the performance of the evolutionary fuzzy neural network outperforms remarkably that of the one evolved by genetic algorithm in the convergence rate and the generalization precision.

n维超立方体的层次结构模型

本文首次提出了 n维超立方体的层次结构模型 HHC,详细讨论了该结构中结点的分布及各结点的连接关系 .并利用 HHC,讨论了超立方体非对称比较模型的最优诊断算法 。