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模糊数据下基于连续时间贝叶斯网络的整流回馈系统可靠性建模与评估_王晓明

模糊数据下基于连续时间贝叶斯网络的整流回馈系统可靠性建模与评估_王晓明
模糊数据下基于连续时间贝叶斯网络的整流回馈系统可靠性建模与评估_王晓明

可靠性评估方法(可靠性预计、审查准则、工程计算)

电子产品可靠性评估方法培训 课程介绍: 作为快速发展的制造企业,产品可靠性的量化评估是一个难题,尤其是机械、电子、软件一体化的产品。针对此需求,本公司开发了《电子产品可靠性评估方法》课程,以期在以基于应力计数法的可靠性预计和分配、基于寿命鉴定的试验评估法两个方面提供对电子产品的评价数据。并在日常管理实践中,通过质量评价的方式,通过设计规范审查、FMEA分析发现评估中的关键问题点,以便更好地改进。 课程收益: 通过本课程的学习,可以了解电子产品的可靠性评估方法以及导致产品可靠性问题的问题点,为后期的质量管理统计和技术部门的解决问题提供工作依据。 课程时间:1天 【主办单位】中国电子标准协会培训中心 【协办单位】深圳市威硕企业管理咨询有限公司 【培训对象】本课程适于质量工程师、质量管理、测试工程师、技术工程师、测试部门等岗位。 课程特点: 讲师是可靠性技术+可靠性管理、军工科研+民品开发管理的综合背景; 课程包括开展可靠性评估工作的技术措施、管理手段,内容和授课方法着重于企业实践技术和学员的消化吸收效果。 课程本着“从实践中来,到实践中去,用实践所检验”的思想,可靠性设计培训面向设计生产实际,针对具体问题,充分结合同类公司现状,提炼出经过验证的军工和民用产品的可靠性

设计实用方法,帮助客户实现低成本地系统可靠性的开展和提升。 课程大纲: 一、可靠性评估基础 可靠性串并联模型 软件、机械、硬件的失效率曲线 可靠性计算 二、基于应力计数法的可靠性预计与分配 依据的标准 基于用户需求的设计输入应力条件 可靠性分配的计算方法和过程 基于应力计数法的可靠性预计 三、寿命鉴定试验评估方法 试验依据标准要求 试验过程 判定方式 四、产品质量与可靠性审查准则 基于失效机理的可靠性预防措施 系统设计准则(热设计、系统电磁兼容设计、接口设计准则) 机械可靠性设计准则 电路可靠性设计准则(降额、电子工艺、电路板电磁兼容、器件选型方法)嵌入式软件可靠性设计准则(接口设计、代码设计、软件架构、变量定义)五、DFMEA与PFMEA过程的潜在缺陷模式及影响分析方法

如何使用贝叶斯网络工具箱

如何使用贝叶斯网络工具箱 2004-1-7版 翻译:By 斑斑(QQ:23920620) 联系方式:banban23920620@https://www.doczj.com/doc/5b14282216.html, 安装 安装Matlab源码 安装C源码 有用的Matlab提示 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用GUI创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表(多项式)节点 Noisy-or节点 其它(噪音)确定性节点 Softmax(多项式 分对数)节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型

参数学习 从一个文件里加载数据 从完整的数据中进行最大似然参数估计 先验参数 从完整的数据中(连续)更新贝叶斯参数 数据缺失情况下的最大似然参数估计(EM算法) 参数类型 结构学习 穷举搜索 K2算法 爬山算法 MCMC 主动学习 结构上的EM算法 肉眼观察学习好的图形结构 基于约束的方法 推断函数 联合树 消元法 全局推断方法 快速打分 置信传播 采样(蒙特卡洛法) 推断函数摘要 影响图 / 制定决策 DBNs、HMMs、Kalman滤波器等等

安装 安装Matlab代码 1.下载FullBNT.zip文件。 2.解压文件。 3.编辑"FullBNT/BNT/add_BNT_to_path.m"让它包含正确的工作路径。 4.BNT_HOME = 'FullBNT的工作路径'; 5.打开Matlab。 6.运行BNT需要Matlab版本在V5.2以上。 7.转到BNT的文件夹例如在windows下,键入 8.>> cd C:\kpmurphy\matlab\FullBNT\BNT 9.键入"add_BNT_to_path",执行这个命令。添加路径。添加所有的文件夹在Matlab的路 径下。 10.键入"test_BNT",看看运行是否正常,这时可能产生一些数字和一些警告信息。(你可 以忽视它)但是没有错误信息。 11.仍有问题?你是否编辑了文件?仔细检查上面的步骤。

可靠性评估

可靠性概念理解: 可靠性是部件、元件、产品、或系统的完整性的最佳数量的度量。可靠性是指部件、元件、产品或系统在规定的环境下、规定的时间内、规定条件下无故障的完成其规定功能的概率。从广义上讲,“可靠性”是指使用者对产品的满意程度或对企业的信赖程度。 可靠性的技术是建立在多门学科的基础上的,例如:概率论和数理统计,材料、结构物性学,故障物理,基础试验技术,环境技术等。 可靠性技术在生产过程可以分为:可靠性设计、可靠性试验、制造阶段可靠性、使用阶段可靠性、可靠性管理。我们做的可靠性评估应该就属于使用阶段的可靠性。 机床的可靠性评定总则在GB/T23567中有详细的介绍,对故障判定、抽样原则、试验方式、试验条件、试验方法、故障检测、数据的采集、可靠性的评定指标以及结果的判定都有规范的方法。对机床的可靠性评估时,可以在此基础上加上自己即时的方法,做出准确的评估和数据的收集。 可靠性研究的方法大致可以分为以下几种: 1)产品历史经验数据的积累; 2)通过失效分析(Failure Analyze)方法寻找产品失效的机理; 3)建立典型的失效模式; 4)通过可靠性环境和加速试验建立试验数据和真实寿命之间的对应关系;5)用可靠性环境和加速试验标准代替产品的寿命认证; 6)建立数学模型描述产品寿命的变化规律; 7)通过软件仿真在设计阶段预测产品的寿命; 大致可把可靠性评估分为三个阶段:准备阶段、前提工作、重点工作。 准备阶段:数据的采集(《数控机床可靠性试验数据抽样方法研究》北京科技大学张宏斌) 用于收集可靠性数据, 并对其量化的方法是概率数学和统计学。在可靠性工程中要涉及到不确定性问题。我们关心的是分布的极尾部状态和可能未必有的载荷和强度的组合, 在这种情形下, 经常难以对变异性进行量化, 而且数据很昂贵。因此, 把统计学理论应用于可靠性工程会更困难。当前,对于数控机床可靠性研究数据的收集方法却很少有人提及, 甚至可以说是一片空白。目前, 可靠性数据的收集基本上是以简单随机抽样为主, 甚至在某些情况下只采用了某一个厂家在某一个时间段内生产的机床进行统计分析。由此所引发的问题就是: 这样收集的数据不能够很好地反映数控机床可靠性的真实状况, 同时其精度也不能够令人满意。 由于现在数控机床生产厂家众多、生产量庞大、机床型号多以及成产的批次多,这样都对数据的收集带来了很大的困难。因此,在数据采样时: (1)必须采用合理的抽样方法来得到可靠性数据; (2)简单随机抽样是目前普遍应用的抽样方法,但是必须抽取较大的样本量才能够获得较高的精度和信度; 针对以上的特点有三种数据采集的方法可以选择:简单随机抽样、二阶抽样、分层抽样。 (1)简单随机抽样:从总体N个单元中,抽取n个单元,保证抽取每个单元或者几个单元组合的概率相等。

贝叶斯网络

贝叶斯网络 一.简介 贝叶斯网络又称信度网络,是Bayes方法的扩展,目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后,已知成为近几年来研究的热点.。一个贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),由代表变量节点及连接这些节点有向边构成。节点代表随机变量,节点间的有向边代表了节点间的互相关系(由父节点指向其后代节点),用条件概率进行表达关系强度,没有父节点的用先验概率进行信息表达。节点变量可以是任何问题的抽象,如:测试值,观测现象,意见征询等。适用于表达和分析不确定性和概率性的事件,应用于有条件地依赖多种控制因素的决策,可以从不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出推理。 二. 贝叶斯网络建造 贝叶斯网络的建造是一个复杂的任务,需要知识工程师和领域专家的参与。在实际中可能是反复交叉进行而不断完善的。面向设备故障诊断应用的贝叶斯网络的建造所需要的信息来自多种渠道,如设备手册,生产过程,测试过程,维修资料以及专家经验等。首先将设备故障分为各个相互独立且完全包含的类别(各故障类别至少应该具有可以区分的界限),然后对各个故障类别分别建造贝叶斯网络模型,需要注意的是诊断模型只在发生故障时启动,因此无需对设备正常状态建模。通常设备故障由一个或几个原因造成的,这些原因又可能由一个或几个更低层次的原因造成。建立起网络的节点关系后,还需要进行概率估计。具体方法是假设在某故障原

因出现的情况下,估计该故障原因的各个节点的条件概率,这种局部化概率估计的方法可以大大提高效率。 三. 贝叶斯网络有如下特性 1. 贝叶斯网络本身是一种不定性因果关联模型。贝叶斯网络与其他决策模型不同,它本身是将多元知识图解可视化的一种概率知识表达与推理模型,更为贴切地蕴含了网络节点变量之间的因果关系及条件相关关系。 2. 贝叶斯网络具有强大的不确定性问题处理能力。贝叶斯网络用条件概率表达各个信息要素之间的相关关系,能在有限的,不完整的,不确定的信息条件下进行学习和推理。 3. 贝叶斯网络能有效地进行多源信息表达与融合。贝叶斯网络可将故障诊断与维修决策相关的各种信息纳入网络结构中,按节点的方式统一进行处理,能有效地按信息的相关关系进行融合。 目前对于贝叶斯网络推理研究中提出了多种近似推理算法,主要分为两大类:基于仿真方法和基于搜索的方法。在故障诊断领域里就我们水电仿真而言,往往故障概率很小,所以一般采用搜索推理算法较适合。就一个实例而言,首先要分析使用那种算法模型: a.)如果该实例节点信度网络是简单的有向图结构,它的节点数目少的情况下,采用贝叶斯网络的精确推理,它包含多树传播算法,团树传播算法,图约减算法,针对实例事件进行选择恰当的算法; b.)如果是该实例所画出节点图形结构复杂且节点数目多,我们可采用近似推理算法去研究,具体实施起来最好能把复杂庞大的网络进行化简,然后在与精确推理相结合来考虑。

基于贝叶斯网络的人因可靠性评价

基于贝叶斯网络的人因可靠性评价 * 孙 旋1,2 牛秦洲1 教授 徐和飞1 巫世晶2 秦 明2 黄河潮 3 (1桂林工学院电子计算机系,桂林541004 2武汉大学动力与机械学院,武汉430072 3香港城市大学建筑系) 学科分类与代码:620.20 中图分类号:X914 文献标识码:A =摘 要> 提出一种贝叶斯网络的人因可靠性评价(HRAB N)方法,其中的每个因子对应于贝叶斯网络中的节点,该方法可对人因可靠性作定量分析和定性分析。在定性分析上,节点的因果关系(HRA 中的因子关系)及需要改进的薄弱节点都直观地显示在层次图中;在定量分析方面,对节点因子后验概率的推断通过HRA 中的先验信息(包含仿真数据、现场操作及专家知识等)和最新信息得到。如果人因可靠性贝叶斯网络中的每个节点的先验概率分布和后验概率分布都已知,模型的可信性就可通过贝叶斯因子进行定量验证。贝叶斯网络扩展性好,当有新的节点因子需要考虑时,只需要补充对应的节点;笔者的方法也能很好地应用在不同行业的HRA 。 =关键词> 人因可靠性分析(HRA); HRA 模型; 模型的可信性; 贝叶斯网络; 贝叶斯因子 Human Reliabili ty Assessment Based on Bayesian Networks SUN Xuan 1 NIU Qin -zhou 1,Prof. XU He -fei 1 W U Sh -i jing 2 QIN Ming 2 HUANG He -chao 3 (1Department of Computer,Guilin University of Technology,Guilin 541004,China 2School of Mechanical &Po wer Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China 3Department of Architecture,City University of Hong Kong,Hong Kong,China) Abstract: A human reliability assessment method using Bayesian networks is presented,in which each factor in the human reliability assessment corresponds to a node in the Bayesian networks,and could be used in qual-i tative and quantitative analyses.In the qualitative analysis,the causality of the nodes (the factors in the HRA)and the weak points need to be improved will be shown directly through hierarchical graph.In the quantitative analysis,the posterior probability (the potential factor)is inferred by the prior information (including simulation data,onsite experience data and e xpertise kno wledge)and latest information of HRA.A certain potential human actions could be predicted by mathe matical expectation of the node .s posterior probability.The c onfidence of the model of HRAB N might be quantitatively analyzed if the prior probability distribution and posterior probability distribution of every node were known.In addition,the flexibility of Bayesian networks is well,only corre -sponding nodes are added when new factors must be taken into account.The method could be well applied to every aspect in HRA. Key w ords: Human Reliability Analysis(HRA); model of HRA; c onfidence of model; Bayesian networks; Bayesian factor 第16卷第8期 2006年8月 中国安全科学学报Chi na Safety Science Journal Vol .16No .8 Aug .2006 文章编号:1003-3033(2006)08-0022-06; 收稿日期:2006-02-21; 修稿日期:2006-07-28

贝叶斯网络构建算法

3.1 贝叶斯网络构建算法 算法3.1:构建完全连接图算法 输入:样本数据D ;一组n 个变量V={V l ,V 2,…,V n }变量。 输出:一个完全连接图S 算法: 1、 连接任意两个节点,即连接边 L ij=1,i ≠j 。 2、 为任一节点V i 邻接点集合赋值,B i= V\{V i }。 算法3.2:构建最小无向图算法 输入:样本数据D ;一组n 个变量V={V l ,V 2,…,V n }变量。及算法3.1中得到的邻接点集B i ,连接边集 L ij 先验知识:节点V i ,V j 间连接边是否存在 变量说明:L 为连接边,|L|=n(n –1)/2为连接边的数量,B i 表示变量V i 的直接邻近集,|B i |表示与变量B i 相邻的变量数。(V i ⊥V j |Z)表示V i 和V j 在Z 条件下条件独立,设∧(X ,Y)表示变量X 和Y 的最小d-分离集。 输出:最小无向图S 1、根据先验知识,如果V i 和V j 不相连接,则L ij =0 . 2、对任一相连接边,即L ij ≠0,根据式(3-12)计算互信息I (V i ,V j ) ),(Y X I =))()(|),((y p x P y x p D =????? ?)()(),(log ),(Y p X p Y X p E y x P (3-12) if I (V i ,V j )ε≤ then { L ij =0 //V i 和V j 不相连接 B i= V\{V j }, B j= V\{V i } //调整V i 和V j 邻接集 } else I ij = I (V i ,V j ) //节点V i 和V j 互信息值 3、对所有连接边,并按I ij 升序排序 4、如果连接边集L ij 不为空,那么按序选取连接边L ij ,否则 goto 10 if |B i |≥ |B j |,令Z= B i else Z= B j //为后面叙述方便,这里先假设|B i |≥ |B j | 5、逐一计算L ij 的一阶条件互信息I(V i ,V j |Z 1),Z 1={Y k }, Y k ∈Z, if I(V i ,V j |Z 1)ε≤ then { L ij =0 //V i 和V j 关于Z 1条件独立 B i= V\{V j }, B j= V\{V i } //调整V i 和V j 邻接集 d ij = Z 1 //L ij 最小d 分离集为Z 1 goto 4

贝叶斯网络

贝叶斯网络 2007-12-27 15:13 贝叶斯网络 贝叶斯网络亦称信念网络(Belief Network),于1985 年由Judea Pearl 首先提出。它是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型,其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。它的节点用随机变量或命题来标识,认为有直接关系的命题或变量则用弧来连接。例如,假设结点E 直接影响到结点H,即E→H,则建立结点E 到结点H 的有向弧(E,H),权值(即连接强度)用条件概率P(H/E)来表示,如图所示: 一般来说,有 n 个命题 x1,x2,,xn 之间相互关系的一般知识可用联合概率分布来描述。但是,这样处理使得问题过于复杂。Pearl 认为人类在推理过程中,知识并不是以联合概率分布形表现的,而是以变量之间的相关性和条件相关性表现的,即可以用条件概率表示。如 例如,对如图所示的 6 个节点的贝叶斯网络,有 一旦命题之间的相关性由有向弧表示,条件概率由弧的权值来表示,则命题之间静态结构关系的有关知识就表示出来了。当获取某个新的证据事实时,要对每个命题的可能取值加以综合考查,进而对每个结点定义一个信任度,记作 Bel(x)。可规定 Bel(x) = P(x=xi / D) 来表示当前所具有的所有事实和证据 D 条件下,命题 x 取值为 xi 的可信任程度,然后再基于 Bel 计算的证据和事实下各命题

的可信任程度。 团队作战目标选择 在 Robocode 中,特别在团队作战中。战场上同时存在很多机器人,在你附近的机器人有可能是队友,也有可能是敌人。如何从这些复杂的信息中选择目标机器人,是团队作战的一大问题,当然我们可以人工做一些简单的判断,但是战场的信息是变化的,人工假定的条件并不是都能成立,所以让机器人能自我选择,自我推理出最优目标才是可行之首。而贝叶斯网络在处理概率问题上面有很大的优势。首先,贝叶斯网络在联合概率方面有一个紧凑的表示法,这样比较容易根据一些事例搜索到可能的目标。另一方面,目标选择很容易通过贝叶斯网络建立起模型,而这种模型能依据每个输入变量直接影响到目标选择。 贝叶斯网络是一个具有概率分布的有向弧段(DAG)。它是由节点和有向弧段组成的。节点代表事件或变量,弧段代表节点之间的因果关系或概率关系,而弧段是有向的,不构成回路。下图所示为一个简单的贝叶斯网络模型。它有 5 个节 点和 5 个弧段组成。图中没有输入的 A1 节 点称为根节点,一段弧的起始节点称为其末节点的母节点,而后者称为前者的子节点。 简单的贝叶斯网络模型 贝叶斯网络能够利用简明的图形方式定性地表示事件之间复杂的因果关系或概率关系,在给定某些先验信息后,还可以定量地表示这些关系。网络的拓扑结构通常是根据具体的研究对象和问题来确定的。目前贝叶斯网络的研究热点之一就是如何通过学习自动确定和优化网络的拓扑结构。 变量 由上面贝叶斯网络模型要想得到理想的目标机器人,我们就必须知道需要哪些输入变量。如果想得到最好的结果,就要求我们在 Robocode 中每一个可知的数据块都要模拟为变量。但是如果这样做,在贝叶斯网络结束计算时,我们会得到一个很庞大的完整概率表,而维护如此庞大的概率表将会花费我们很多的系统资源和计算时间。所以在开始之前我们必须要选择最重要的变量输入。这样从比赛中得到的关于敌人的一些有用信息有可能不会出现在贝叶斯网络之内,比如速

贝叶斯网络模型代码

addpath(genpathKPM(pwd)) N = 4; dag = zeros(N,N); C = 1; S = 2; R = 3; W = 4; dag(C,[R S]) = 1; dag(R,W) = 1; dag(S,W)=1; discrete_nodes = 1:N; node_sizes = 2*ones(1,N); bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes); onodes = []; bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes, 'observed', onodes); bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'names', {'cloudy','S','R','W'}, 'discrete', 1:4); C = https://www.doczj.com/doc/5b14282216.html,s('cloudy'); % https://www.doczj.com/doc/5b14282216.html,s是一个关联数组; bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, [0.5 0.5]); CPT = zeros(2,2,2); CPT(1,1,1) = 1.0; CPT(2,1,1) = 0.1; CPT = reshape([1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99], [2 2 2]); bnet.CPD{W} = tabular_CPD(bnet, W, 'CPT', [1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99]); bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, [0.5 0.5]); bnet.CPD{R} = tabular_CPD(bnet, R, [0.8 0.2 0.2 0.8]); bnet.CPD{S} = tabular_CPD(bnet, S, [0.5 0.9 0.5 0.1]); bnet.CPD{W} = tabular_CPD(bnet, W, [1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99]); figure draw_graph(dag)

贝叶斯方法评估系统(产品)的可靠性

贝叶斯方法评估系统(产品)的可靠性 用随机抽样进行统计分析计算的可靠性评估方法很多,而且都已标准化。但都要专门进行长时间的可靠性试验。这里介绍应用贝叶斯方法,推导了产品在研制中的增长评定方程式,充分利用产品在研制过程中和各现场试验信息,进行多母体统计分析,导出一种通用的故障率计算方程式,利用本方程式计算故障率,不仅简单、方便和经济,而且计算结果更符合产品的实际。 1 贝叶斯法可靠性评估模型 设产品研制分为m 个阶段,或产品的可靠性有m 次改进(一般m =2或m =3),每个阶段产品的故障率为λ1、λ2···λm ,且有λ1>λ2>···>λm ,各阶段的试验信息为(г1,r 1)、(г2,r 2)···(гm ,r m ),其中τi 和r i 分别为I 阶段的试验时间和故障数。根据贝叶斯公式,产品在(г1,r 1)···(гm ,r m )条件下,λ的分布密度函数由条件分布密度表示为: f[λ1···λm /(г1,r 1) ···(гm ,r m )] f[(г1,r 1) ···(гm ,r m ) ·λ1·λ2···λm ] = f[(г1,r 1) ···(гm ,r m )] 式中:f[λ1···λm /(г1,r 1) ···(гm ,r m )]为验后密度函数。 f (λ1···λm )为验前分布函数 f[(г1,r 1) ···(гm ,r m )/ λ1···λm ]为似然函数 f[(г1,r 1) ···(гm ,r m )]为(г1,r 1) ···(гm ,r m )的边缘密度函数。 假设验前分布函数已知,通过贝叶斯公式可求得验后密度函数,进而可求得m 阶段故障率的密度函数f(λm ),最后可求得m 阶段产品故障率上限λmu 。 设产品寿命服从指数分布。在这种假设下,产品的验前分布为伽玛函数,即 f(λ1···λm )=∏=m i 1 ( λτ10000)-Γr r i r (e -r i 0λ ) 式中г0、r 0为验前分布参数。 似然函数为: f[(г1,r 1) ···(гm ,r m )/ λ1···λ m ] = ∏ =m i 1 ( λ τ r r i i i i i r )11 +Γ+(e - r i i λ) [(г1,r 1) ···(гm ,r m )]的边缘密度函数为: f[(г1,r 1) ···(гm ,r m )] =?? ∞ ∞ λm 0···?∞ λ2 (f λ1···λm ) · f[(г1,r 1) ···(гm ,r m )/ λ1···λm ]d λ1···d λm 经推导,验后密度函数为: f[(г1,r 1) ···(гm ,r m )/ λ1···λm ]

基于贝叶斯方法的止回阀可靠性评估

稿件编号: NPIC-2-203-2014-0001-A 基于贝叶斯方法的止回阀可靠性评估 徐长哲,黄振,于海峰,聂常华,李明刚 (中国核动力研究设计院反应堆工程研究所,四川成都 610041) 摘要:本文根据轴系式止回阀的工作特点确定了其主要性能参数(泄漏量)以及该性能参数的退化模型,以及退化模型中的待估参数(泄漏量的期望值与方差)。根据目前与止回阀性能参数退化相似设备的研究,选定止回阀性能参数的分布密度函数(正态分布),采用无先验信息条件下的先验分布模型(扩散先验分布)对止回阀待估参数的后验分布进行计算,在计算过程中采用多元统计推断理论,令泄漏量的期望值为工作时间(开关次数)的线性函数,而泄漏量的方差与工作时间无关。通过计算,得到泄漏量分布密度函数各待估参数(即退化模型的待估参数)的计算模型和计算框图。研究结果表明,止回阀泄漏量的期望值的变形形式服从自由度为n的t分布,方差服从逆Gamma 分布。由此得到了泄漏量的期望值与方差,进而获得了止回阀泄漏量的分布密度函数和可靠度计算模型。 关键词:止回阀;小样本;贝叶斯;可靠性 中图分类号:文章标志码:A 文章编号:0258-0918(2010)01-0000-00 Reliability evaluation for check valve based on Bayes method XU Chang-Zhe,HUANG zhen,Yu Hai-feng,NIE Chang-hua,LI Ming-gang (Nuclear Power Institute of China, Chengdu of Sichuan Prov. 610041, China) Abstract: In this study, the main performance parameter of check valve, degradation model and evaluating parameter have been obtained according to the working characteristics of check valve. Based on the investigation of similar equipment, distribution density function of performance parameter for check valve has been chosen. Posterior distribution of evaluating parameter for check valve has been calculated by using prior distribution model without prior information. During calculation multivariate statistical inference theory has been used, and it is assumed that the expected value of leakage is linear function of switching number, while variance is irrelevant to switching number. Calculation model and block diagram for distribution density function of leakage have been obtained. The results show that the leakage expected value distribution is t with three degrees of freedom, while the variance distribution is inverse Gamma. Expected value and variance of leakage have been obtained. Distribution density function and reliability evaluation model for leakage of check valve are acquired too. Key words: check valve;small sampling;Bayes;reliability 0 引言 可靠性是衡量产品质量的重要指标,产品的可靠性用可靠度来衡量,可靠度是产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的概率。传统的可靠性评估是根据已有的大量破坏性实验数据进行失效概率分析。在可靠性试验中常常由于成本的问题而只能进行小子样试验,这些方法对小样本的可靠性分析并不适用。而贝叶斯法利用了人们对可靠性的认识以及已有的可靠性信息等,扩大了可靠性信息的来源,故可以用于解决小子样问题。本文利用贝叶斯方法对轴系式止回阀的可靠性评估方法进行了研究。 1 贝叶斯方法 在研究给定现有信息I0的条件下的θ的条件分布时,贝叶斯方法的关键之处在于,将θ看作随机量,并且在获得样本信息之前,认为其具

配电网可靠性评估算法的分类

配电网供电可靠性的评估算法 配电系统可靠性的评估方法是在系统可靠性评估方法的基础上,结合配电系统可靠性评估的特点而形成的。配电系统可靠性评估的大致思路是根据配电系统中元件运行的历史数据评价元件的可靠性指标,根据网络的拓扑结构、潮流分析、保护之间的配合关系以及元件的可靠性指标评价各个负荷点可靠指标,最后综合各个负荷点的可靠性指标,得出配电系统的可靠性指标。 目前研究电力系统可靠性有两种基本方法:一种是解析法,另一种是模拟法。 一:解析法:用抽样的方法进行状态选择,最后用解析的方法进行指标计算。 (1)故障模式影响分析法:通过对系统中各元件可靠性数据的搜索,建立故障模式后果表,然后根据所规定的可靠性判据对系统的所有状态进行检验分析,找出各个故障模式及后果,查清其对系统的影响,求得负荷点的可靠性指标。适用于简单的辐射型网络。。 (2)基于最小路的分析法:是先分别求取每个负荷点的最小路,将非最小路上的元件故障对负荷点可靠性的影响,根据网络的实际情况,折算到相应的最小路的节点上,从而,对于每个负荷点,仅对其最小路上的元件与节点进行计算即可得到负荷点相应的可靠性指标。算法考虑了分支线保护、隔离开关、分段断路器的影响,考虑了计划检修的影响,并且能够处理有无备用电源和有无备用变压器的情况。 (3)网络等值法:利用一个等效元件来代替一部分配电网络,并将那部分网络的可靠性等效到这个元件上,考虑这个元件可靠性对上下级馈线的影响,从而将复杂结构的配电网逐步简化成简单辐射状主馈线系统。 (4)分层评估算法:利用系统元件的可靠性数据与系统网络拓扑结构建立了系统的可靠性数学模型,在基于故障扩散的分层算法来进行系统的可靠性评估。可快速算出可靠性指标并找出供电的薄弱环节。 (5)基于最小割集的分析法。最小割集是一些元件的集合,当它们完全失效时,会导致系统失效。最小割集法是将计算状态限制在最小割集内,避免计算系统的全部状态,大大节省了时间,并近似认为系统的失效度可以为各个最小割集的不可靠度的总和。当每条支路存在大量元件时,计算量显著降低;且效率高,编程思路清晰,易于实现。本方法的关键是最小割集的确定。 (6)递归算法:先将网络用树型(多叉树)数据结构表示,利用后序遍历和前序遍历将每一馈线都用一包含了此馈线的所有数据节点来表示,由负荷点所在的顶端依次往上递归,并保留原节点,这样不仅可以算出整体可靠性指标,还可以算出所有负荷点的可靠性指标。 (7)单向等值法:将下一层网络单向等值为上一层网络,将断路器/联络开关间的元件和负荷点等值为一节点,再由下而上削去断路器/联络开关,最终可等值一个节点,便可得出整体的可靠性。由于馈线中有熔断器、变压器等存在,因此在等值前后整个网络的可靠性指标

贝叶斯网络结构学习及其应用研究_黄解军

收稿日期:2004-01-23。 项目来源:国家自然科学基金资助项目(60175022)。 第29卷第4期2004年4月武汉大学学报#信息科学版 Geomatics and Information Science of Wuhan U niversity V ol.29No.4Apr.2004 文章编号:1671-8860(2004)04-0315-04文献标识码:A 贝叶斯网络结构学习及其应用研究 黄解军1 万幼川1 潘和平 1 (1 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079) 摘 要:阐述了贝叶斯网络结构学习的内容与方法,提出一种基于条件独立性(CI)测试的启发式算法。从完全潜在图出发,融入专家知识和先验常识,有效地减少网络结构的搜索空间,通过变量之间的CI 测试,将全连接无向图修剪成最优的潜在图,近似于有向无环图的无向版。通过汽车故障诊断实例,验证了该算法的可行性与有效性。 关键词:贝叶斯网络;结构学习;条件独立性;概率推理;图论中图法分类号:T P18;T P311 贝叶斯网络学习是贝叶斯网络的重要研究内容,也是贝叶斯网络构建中的关键环节,大体分为结构学习和参数学习两个部分。由于网络结构的空间分布随着变量的数目和每个变量的状态数量呈指数级增长,因此,结构学习是一个NP 难题。为了克服在构建网络结构中计算和搜索的复杂性,许多学者进行了大量的探索性工作[1~5]。至今虽然出现了许多成熟的学习算法,但由于网络结构空间的不连续性、结构搜索和参数学习的复杂性、数据的不完备性等特点,每种算法都存在一定的局限性。本文提出了一种新算法,不仅可以有效地减少网络结构的搜索空间,提高结构学习的效率,而且可避免收敛到次优网络模型的问题。 1 贝叶斯网络结构学习的基本理论 1.1 贝叶斯网络结构学习的内容 贝叶斯网络又称为信念网络、概率网络或因果网络[6] 。它主要由两部分构成:1有向无环图(directed acyclic graph,DAG),即网络结构,包括节点集和节点之间的有向边,每个节点代表一个变量,有向边代表变量之间的依赖关系;o反映变量之间关联性的局部概率分布集,即概率参数,通常称为条件概率表(conditional probability table,CPT),概率值表示变量之间的关联强度或置信度。贝叶斯网络结构是对变量之间的关系描 述,在具体问题领域,内部的变量关系形成相对稳定的结构和状态。这种结构的固有属性确保了结构学习的可行性,也为结构学习提供了基本思路。贝叶斯网络结构学习是一个网络优化的过程,其目标是寻找一种最简约的网络结构来表达数据集中变量之间的关系。对于一个给定问题,学习贝叶斯网络结构首先要定义变量及其构成,确定变量所有可能存在的状态或权植。同时,要考虑先验知识的融合、评估函数的选择和不完备数据的影响等因素。 1.2 贝叶斯网络结构学习的方法 近10年来,贝叶斯网络的学习理论和应用取得了较大的进展。目前,贝叶斯网络结构学习的方法通常分为两大类:1基于搜索与评分的方法,运用评分函数对网络模型进行评价。通常是给定一个初始结构(或空结构),逐步增加或删减连接边,改进网络模型,从而搜索和选择出一个与样本数据拟合得最好的结构。根据不同的评分准则,学习算法可分为基于贝叶斯方法的算法[3,7]、基于最大熵的算法[8]和基于最小描述长度的算法[1,2]。o基于依赖关系分析的方法,节点之间依赖关系的判断通过条件独立性(CI )测试来实现,文献[9,10]描述的算法属于该类算法。前者在DAG 复杂的情况下,学习效率更高,但不能得到一个最优的模型;后者在数据集的概率分布与DAG 同构的条件下,通常获得近似最优的模型[11],

[p]贝叶斯网络

贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network),又称信念网络(belief network)或是有向无环图模型(directed acyclic graphical model),是一种概率图型模型,借由有向无环图(directed acyclic graphs, or DAGs)中得知一组随机变数{}及其n组条件概率分配(conditional probability distributions, or CPDs)的性质。举例而言,贝叶斯网络可用来表示疾病和其相关症状间的概率关系;倘若已知某种症状下,贝叶斯网络就可用来计算各种可能罹患疾病之发生概率。 一般而言,贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变数,它们可以是可观察到的变量,抑或是隐变量、未知参数等。连接两个节点的箭头代表此两个随机变数是具有因果关系或是非条件独立的;而两个节点间若没有箭头相互连接一起的情况就称其随机变数彼此间为条件独立。若两个节点间以一个单箭头连接在一起,表示其中一个节点是“因(parents)”,另一个是“果(descendants or children)”,两节点就会产生一个条件概率值。比方说,我们以表示第i个节点,而的“因”以表示,的“果”以表示;图一就是一种典型的贝叶斯网络结构图,依照先前的定义,我们就可以轻易的从图一可以得知: ,以及 大部分的情况下,贝叶斯网络适用在节点的性质是属于离散型的情况下,且依照此条件概率写出条件概率表(conditional probability table, or CPT),此条件概率表的每一行(row)列 出所有可能发生的,每一列(column)列出所有可能发生的,且任一行的概率总和必为1。写出条件概率表后就很容易将事情给条理化,且轻易地得知此贝叶斯网络结构图中各节点间之因果关系;但是条件概率表也有其缺点:若是节点是由很多的“因”所造成的“果”,如此条件概率表就会变得在计算上既复杂又使用不便。下图为图一贝叶斯网络中某部分结构图之条件概率表。 图一:部分结构图之条件概率表

JAVA贝叶斯网络算法

贝叶斯网络 提纲: 最近工作: B-COURSE工具学习 BNT研究与学习 BNT相关实验及结果 手动建立贝叶斯网及简单推理 参数学习 结构学习 下一步工作安排 最近工作: 1. B-COURSE 工具学习 B-COURSE是一个供教育者和研究者免费使用的web贝叶斯网络工具。主要分为依赖关系建模和分类器模型设计。输入自己的研究数据,就可以利用该工具在线建立模型,并依据建立好的模型进行简单推理。 B-COURSE要求数据格式是ASCII txt格式的离散数据,其中第一行是各种数据属性变量,其余各行则是采集的样本,属性变量值可以是字符串也可以是数据,属性变量之间用制表符分割,缺失属性变量值用空格代替。读入数据后,在进行结构学习前,可以手动的选择需

要考虑的数据属性!生成过程中,可以手动确定模型,确定好模型后,可以选择JAVA playgroud,看到一个java applet程序,可以手动输入相应证据,从而进行简单推理。 B-COURSE的详细使用介绍,可详见 [url]http://b-course.cs.helsinki.fi/obc/[/url]。 B-COURSE工具隐藏了数据处理,算法实现等技术难点,所以对初学者来说,容易上手。但是却不能够针对不同的应用进行自主编程,缺乏灵活性。 2.贝叶斯网工具箱BNT的研究与学习 基于matlab的贝叶斯网络工具箱BNT是kevin p.murphy基于matlab语言开发的关于贝叶斯网络学习的开源软件包,提供了许多贝叶斯网络学习的底层基础函数库,支持多种类型的节点(概率分布)、精确推理和近似推理、参数学习及结构学习、静态模型和动态模型。 贝叶斯网络表示:BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络,即若节点i到j有一条弧,则对应矩阵中(i,j)值为1,否则为0。 结构学习算法函数:BNT中提供了较为丰富的结构学习函数,都有: 1. 学习树扩展贝叶斯网络结构的TANC算法learn_struct_tan(). 2. 数据完整条件下学习一般贝叶斯网络结构的K2算法 learn_struct_k2()、贪婪搜索GS(greedy search)算法

基于贝叶斯网络的系统可靠性评估方法

系统可靠性的贝叶斯网络评估方法 摘要:针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性, 对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。运用该方法进行可靠性评估, 不但能计算出系统的可靠性指标, 而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小, 识别系统的薄弱环节。结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型, 并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明, 贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。 关键词:系统可靠性评估;贝叶斯网络;故障树;重要度;推理 引文 现代机械产品如飞机、飞机发动机、大型机床、轮船等的日益大型化与复杂化对可靠性的评估方法也提出了越来越高的要求。 对于由多个单元组成的复杂产品由于费用和试验组织等方面的原因, 不可能进行大量的系统级可靠性试验, 如何充分利用单元和系统的各种试验信息对系统可靠性进行精确的评估是一个复杂的问题, 因而引起许多学者的关注。 当前, 故障树分析经常应用在系统可靠性分析中。故障树分析能够计算出系统的可靠度, 并给出底事件发生对顶事件的影响大小, 但是不能定量给出某几个底事件或中间事件在整个系统可靠性中所占的地位。当系统中某些元件状态已知时, 很难计算出这些元件对整个系统或部分系统影响的条件概率, 而这些条件概率对于改善和提高机械系统的可靠性是很有帮助的。例如,可以利用这些信息找出系统可靠性的薄弱环节或薄弱点。 将贝叶斯网络技术应用于系统的可靠性评估, 能很好地弥补传统可靠性评估方法的不足。因为贝叶斯网络能很好地表示变量的随机不确定性和相关性, 并能进行不确定性推理。相关文献提出了把贝叶斯网络应用于电力系统可靠性评估中, 由于电力系统的构成与机械系统有一定的差别, 电力系统结构关系相对简单, 而机械系统结构关系复杂, 数量繁多, 因此如何将贝叶斯网络应用于一般的机械系统, 就成为可靠性研究者的一个新课题。相关人员研究了应用贝叶斯网络工具软件求解最小割集及元件重要度的方法。实际上, 由于贝叶斯网络结构的特点和双向推理的优势, 在进行系统可靠性研究中, 可以直接计算一个元件或多个元件故障对系统故障的影响,以及系统故障条件下, 元件的故障概率, 这样就避免了最小割集和重要度的计算, 因此应用贝叶斯网络结构求解故障树的最小割集以及重要度是没有必要的。 本文在详细分析贝叶斯网络特点的基础上,重点研究将贝叶斯网络应用于机械系统尤其是复杂机械系统可靠性评估的方法, 并对某一个或某几个元件状态同时发生变化时对系统可靠性的影响进行深入分析, 给出相应的验证实例。 1简述贝叶斯网络

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