燃油计量振荡是发动机推力震荡的主要原因之一。针对燃油计量振荡故障原因多、难以诊断的问题,首先建立燃油计量振荡故障树;然后通过研究故障树与贝叶斯网络的转换方法,建立发动机燃油计量振荡的贝叶斯网络模型;最后构建了基于贝叶斯网络的燃油计量振荡故障诊断模型,并通过案例分析验证了该模型的有效性,为发动机故障诊断提供技术支持。

为研究国产民机液压系统典型故障诊断与故障部件定位技术,依据故障形成条件构建典型故障逻辑图,收集典型故障运行数据,采用贝叶斯网络实现故障诊断与故障部件定位。针对某型国产民机机组操作手册中的故障形成条件,参考逻辑图构建方法,以液压系统典型故障为例,建立国产民机故障逻辑图,直观反映故障形成逻辑关系;依据逻辑图,考虑故障形成条件,建立与逻辑图对应的贝叶斯网络,并将故障形成的逻辑关系以条件概率分布值表示;获取国产民机快速存取记录器(quick access recorder,QAR)数据,依据逻辑图输入信息获取QAR参数信息;依据建立的贝叶斯网络与获取QAR数据,应用正向推理实现液压系统典型故障诊断,在完整信息与部分信息条件下,应用反向推理实现液压系统故障部件定位。研究表明所提方法可准确实现故障诊断,并可在完整信息下精准进行故障部件定...

为解决NPC逆变器建模过程的复杂性和故障诊断中的不确定性问题,采用键合图理论对NPC逆变器进行建模,简化建模过程,降低建模过程的复杂性。考虑键合图理论中因果关系与贝叶斯网络因果关系的相似性,引入贝叶斯网络对系统的故障元件进行动态优先级排序。结果表明:该方法不仅可以准确定位系统的故障元件,还可以得到故障元件对系统的影响程度,具有一定的可行性与有效性。

结合复杂网络理论,提出了一种云制造环境下基于贝叶斯网络的机床装备资源优化选择方法。对云制造环境下机床装备资源优化选择问题进行数学描述,构建了一种由决策环境变量、决策选择变量、决策传递变量、决策目标变量、决策价值变量以及因果依赖关系组成的不确定多阶段多目标(UMM)决策模型,并对该模型的求解算法进行研究;通过实例验证了所提方法的适用性和有效性。

针对传统转子系统故障诊断信号的单一性,提出了基于电机电流和多传感器振动信号的融合信号的转子系统故障诊断方法。首先在单跨转子试验台上模拟转子系统的不平衡、不对中、碰磨故障,并采集不同故障类型下拖动电机的电流信号及不同位置的振动信号,其次利用小波包能量法对采集的信号进行特征值提取,最后利用贝叶斯网络对转子系统故障类型进行识别。试验结果表明：与只利用电机电流信号或振动信号相比,利用融合信息进行转子系统故障诊断准确率明显提高。

提出基于贝叶斯网络和灰关联法并综合考虑根节点后验概率和故障诊断处理成本的故障诊断方法。考虑根节点故障状态的多态属性，利用贝叶斯网络推理求得根节点后验概率，利用模糊子集描述故障诊断处理成本，通过灰关联法建立故障诊断决策矩阵，计算故障诊断决策方案的灰关联度，进而确定故障决策方案的搜索序列以得出系统故障原因。通过液压系统实例，分别求解出半故障状态和故障状态下的故障诊断序列，同时也验证该方法的可信度和可行性。

为解决传统方法在状态多样化且精确故障率难以获得的复杂冗余系统的可靠性分析中的局限性,提出一种改进的基于模糊多态贝叶斯网络的可靠性分析方法。该方法基于二态故障树来构建多态贝叶斯网络结构,利用模糊数描述根节点故障率,结合工程经验构造出体现冗余系统及单元多态性和多态节点故障间不确定逻辑关系的条件概率表。通过理论推算得到系统故障概率与可靠度、后验概率计算及根节点重要度的分析过程,并将其应用到船舶推进器液压系统可靠性分析实例中,结果表明该方法能较好地满足冗余系统可靠性评估、已知当前状态时的系统故障预测和实施关键单元可靠性增长的实际需要,对类似系统可靠性研究具有参考价值。

利用故障树分析能明确表达逻辑关系和贝叶斯网络解决不确定性问题能力强的优点，通过转化算法建立两者之间的联系，研究了一种基于二状态故障贝叶斯网络模型，采用分层处理思想，进而计算出模型中任意结点的概率。液压缸爬行诊断分析实例证明了应用故障贝叶斯网络的实用性和有效性。

针对液压启闭机设备专业性强，故障原因复杂等特点，该研究提出了一种基于故障树建立贝叶斯网络的故障诊断方法。首先建立了液压启闭机系统的故障树，然后将故障树转化为贝叶斯网络，计算出顶事件的发生概率并运用贝叶斯网络推理对可能造成故障的原因进行重要度分析，实例表明该方法能有效克服传统故障树分析法的局限性。

为解决因结构复杂、数据缺乏、人的认知水平不足等导致液压系统存在不确定性，以及液压系统存在多性能、多故障状态等多态性问题，提出了液压系统证据理论和贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法。证据理论能够很好地处理不确定信息，利用证据理论的似然概率和信任概率描述根节点的失效可能性区间，解决根节点的故障概率存在不确定性及不易精确获取的问题；利用贝叶斯网络描述系统多态性，运用其推理算法给出了叶节点故障概率区间、根节点重要度区间以及根节点的灵敏度区间的计算方法。将该方法运用到工程机械液压驱动系统中，通过分析表明该方法能够有效地描述不确定性及多态性问题。