基于贝叶斯网络的内燃机故障诊断研究  

Engine Fault Diagnosis Based on Bayesian Network

作　　者：赵春华[1,2] 严新平[1] 赵新泽[3] 

机构地区：[1]武汉理工大学可靠性工程研究所 [2]三峡大学机械与材料工程学院宜昌443002 [3]三峡大学机械与材料工程学院

出　　处：《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》2005年第3期335-338,共4页Journal of Wuhan University of Technology（Transportation Science & Engineering）

基　　金：国家自然科学基金项目资助(批准号:50275111)

摘　　要：介绍了贝叶斯网络模型的数学描述,该方法对于设备诊断问题中存在不确定性、关联性问题具有很大的优势.将其模型应用在内燃机的故障诊断中,建造贝叶斯网络,并根据底事件的先验概率进行故障概率的计算,并给出维修建议.实例说明了该方法的有效性.The paper introduces the mathematic description of bayesian network(BN). BN has a great deal of advantage in solving fault diagnosis, which is induced by uncertain elements in a complicated system. Then BN is applied to the fault diagnosis of internal-combustion engine. BN fault tree is constructed. The fault probability is computed according to the apriority probability, and the maintenance advice is given, the example proves BN to be effective.

关 键 词：贝叶斯网络 故障诊断 先验概率 不确定性推理 

分 类 号：TK4[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]