基于贝叶斯网络的控制系统故障诊断研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文基于贝叶斯网络的控制系统故障诊断研究作者姓名：肖坤指导教师：杨马英教授浙江工业大学信息工程学院2014年04月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterRESEARCHoNFAUI』rDIAGNOSISOFCONTROLSYSTEMBASEDoNBAYESIANNETWORKCandidate：XiaoKunAdvisor：Prof．YangMayingCollegeofInformationEn

2、gineeringZhejiangUniversityofTechnologyApril2014浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：蠢叶日期：∞俨年厂月L≥日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全

3、了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在——年解密后适用本授权书。2、不保密d。(请在以上相应方框内打，，v”)作者签名：寿砷导师签名：布p岛鬻日期：bI垆年3-月乙；日日期：bf乒年岁月乙3曰浙江工业大学硕士学位论文基于贝叶斯网络的控制系统故障诊断研究摘要在近几年工业过程控制领域中，故

4、障诊断技术俨然成为一个非常重要的热门研究方向。而之前的故障诊断方法在工业过程中的应用虽然已经取得一定成就，但由于如今控制精度要求的提高、控制算法的多样化以及控制环境愈发复杂等原因，导致单一的故障诊断方法存在一定缺陷，往往不能满足诊断需求。因此，如何充分考虑系统不定因素、充分利用诊断信息、优化故障诊断方法，具有很大现实意义。贝叶斯网络是一种有向无环图，表示随机变量间的因果关系，适用于表达和分析不确定性和概率性事物，将贝叶斯网络应用于故障诊断中，可以有条件地依赖多种控制因素的决策分析，能够从不确定知识或信息中做出推理。本文主要

5、研究基于贝叶斯网络的控制系统故障诊断问题，主要完成的研究成果如下：首先，提出了基于信号处理的贝叶斯网络故障诊断方案。当复杂的控制系统中不能建立系统精确数学模型，但可以获得控制过程数据时，该方案将其故障诊断方法集成到贝叶斯网络的网络建立和贝叶斯推理中。同时提出了诊断贝叶斯网络参数学习方法，有助于全面准确地诊断复杂过程可能发生的系统故障，并通过仿真验证了方案有效性。其次，针对基于模型的故障诊断方法常常因为模型不确定而导致诊断困难的问题，提出了基于不确定模型的贝叶斯网络故障诊断方法。通过建立未知输入观测器诊断子系统将模型不确定部

6、分解耦，同时提出利用观测器残差融合进贝叶斯网络中的系统模型描述方法，根据故障源与残差之间的关联关系提出残差节点后验概率计算方法，最后推理出各部件故障概率实现故障诊断与分离。仿真结果表明该方法诊断效果比较良好。最后对实验室双容水箱实验设备进行故障诊断，验证了上述基于不确定模型的贝叶斯网络故障诊断方案的可行性。关键词：故障诊断，贝叶斯网络，贝叶斯推理，未知输入观测器，残差浙江工业大学硕士学位论文I之ESEARCHoNEAUl月DIAGNOSIS0FCONTROLSYSTEMBASEDoNBAYESIANNETWORKABSTR

7、ACTFaultdiagnosistechnologyhasbecomeanimportantresearchdirectioninthefieldofindustrialprocesscontrolinrecentyears．Althoughsomeachievementshavebeenmadeonfaultdiagnosisofindustrialprocesses，singlefaultdiagnosismethodstillhassomedefects，andcannotmeetthediagnosticneed

8、sduetotheincreasingcontrolaccuracyrequirements，thediversityofcontrolalgorithmsandmorecomplexexternaldisturbances，etc．HowtOfullyconsiderthesystemuncertai