基于置信规则库的油浸式变压器故障诊断

针对油浸式变压器的故障诊断问题,提出了基于置信规则库(belief rule base,BRB)的有效诊断模型,通过模型结构简化和模型参数优化来提高BRB建模的效率和精度.首先,合理约减故障气体类型和减少训练模型参数以实现对BRB模型结构的简化.其次,提出一种具有自适应更新策略的人群搜索算法(seeker optimization algorithm with adaptive update strategy,AUS-SOA),对简化BRB模型的参数进行优化.然后,根据简化模型和优化参数建立AUS-SOA-BRB诊断模型.实验结果表明,AUS-SOA-BRB模型具有较高的诊断精度,也验证了所提建模方法的有效性.

基于置信规则库专家系统的发动机故障诊断

针对发动机故障原因和征兆之间存在的复杂非线性关系,利用RIMER(基于证据推理算法的置信规则库推理方法)对发动机进行故障诊断,克服了传统专家系统或神经网络技术只能单一利用专家知识或训练数据的缺点,将定性知识与定量数据有效结合,对发动机故障原因进行了研究,给维修人员提供了重要参考依据,仿真实验结果表明该方法可行有效。

变体飞行器执行器故障在线主动容错控制方法

针对变体飞行器在飞行过程中存在的执行器故障问题,提出一种基于置信规则库(BRB)专家系统的在线主动容错控制方法。基于变体飞行器的气动参数模型和非线性动力学模型,建立变体飞行器切换线性变参数(LPV)故障模型。针对变体飞行器故障模型,提出基于BRB专家系统的执行器故障诊断和容错控制框架,引入证据推理(ER)算法,提高故障诊断准确度和容错控制能力。利用基于投影算子的协方差矩阵自适应优化策略(P-CMA-ES),构建变体飞行器故障诊断和容错控制参数优化模型,降低模型的复杂度,提高故障诊断的准确性。通过仿真验证该方法能够有效克服执行器故障,实现变体飞行器的稳定飞行控制。

变体飞行器传感器故障在线主动容错控制

为保证变体飞行器在传感器故障情况下的稳定飞行性能和良好跟踪效果,提高故障诊断准确度和容错控制能力,针对变体飞行器传感器故障诊断与容错控制问题,提出一种基于考虑属性可靠度的置信规则库(BRB-r)专家系统在线主动容错控制方法。首先,给出变体飞行器的气动参数模型和纵向非线性动力学模型,综合考虑外界扰动和传感器故障,利用最小二乘拟合方法和雅克比线性化方法,建立变体飞行器的切换线性变参数(LPV)故障模型;然后,基于BRB-r专家系统构建变体飞行器传感器故障诊断与容错控制模型,通过统计方法对传感器监测指标进行可靠性分析,并引入证据推理(ER)解析算法,提高故障诊断精度和容错控制效果;最后,利用基于投影算子的协方差矩阵自适应优化策略(P-CMA-ES)算法优化故障诊断与容错控制模型,降低系统的复杂度,提高了故障诊断效率。仿真结果表明,变体飞行器传感器故障诊断精度能够达到98.75%,当传感器故障程度小于50%时,所提方法能够有效克服传感器故障和外界扰动,保证变体飞行器的稳定飞行,具有较强的容错控制能力和鲁棒性能。

认知视角的科学基金项目专家评议意见分析——基于ER规则的研究

科学基金专家评议意见的可解释性会影响项目资助合理性以及项目申请者对评议意见的理解。项目评议时,专家先根据评议要点对项目的科学意义和应用前景等属性进行评价,得出综合意见;科学基金再合成多位专家意见,得出项目评议结论。在此过程中,专家属性意见与综合意见的一致性和专家间的非共识意见是影响专家意见可解释性的主要问题。上述问题可从认知视角分析其影响因素,并利用ER规则量化影响因素、合成专家意见。通过分析量化可界定专家属性意见的一致性权重关系,判断意见是否一致;而专家间的非共识意见也可因此分为"因属性评价意见不同、权重不同或专家意见不一致造成的非共识";最后依据科学基金专家评议的真实信息验证了方法的适用性。

基于分层置信规则库的惯导系统性能评估方法

为解决惯导系统(INS)性能评估所面临的高价值样本缺失、评估指标多、系统复杂等问题,提出一种基于分层置信规则库(Hierarchical BRB)的惯导系统性能评估方法。将专家知识与监测数据进行有效融合,提高了惯导系统的性能评估精度。首先,针对惯导系统结构构建分层BRB模型,同时将系统内部器件产生组合误差考虑在模型中。其次,为降低专家知识不确定性对初始模型评估精度的影响,采用基于投影算子的协方差矩阵自适应优化策略(P-CMA-ES)构建优化模型,通过监测数据对模型参数进行微调。最后,以某型捷联惯导系统的性能评估为例,验证了所提方法的有效性。