基于贝叶斯网络的故障诊断系统性能评价

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1、2016年1月北京航空航天大学学报January2016第42卷第1期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．42No．1http：／／bhxb．buaa．edu．cajbuaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001—5965．2015．0070基于贝叶斯网络的故障诊断系统性能评价于劲松1’2一，沈琳1，唐荻音1，刘浩1'3(1．北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100083；2先进航空发动机协同创新中心

2、，北京100083；3．解放军95809部队93分队，沧州061736)摘要：故障诊断系统的性能评价是开发和验收故障诊断系统不可或缺的重要环节．针对基于贝叶斯网络(BN)故障诊断系统的性能评价需要，考虑系统诊断结果真实分布，提出采用二项分布参数估计方法来计算诊断准确度的置信区间，采用准确度期望值及其置信区间全面客观评价诊断模型的性能，形成贝叶斯网络模型诊断能力的量化评价指标，为诊断结果的可接受、可信程度以及诊断模型的训练充分性提供参考依据．最后通过燃油系统故障诊断实例验证所述性能评价的有效性．关键词：贝叶斯网络(BN)；

3、诊断；性能；准确度；置信区间中图分类号：TP277文献标识码：A文章编号：1001—5965(2016)01-0035-06贝叶斯网络是智能诊断领域中发展成熟的不确定推理方法，采用有向图及条件概率表达随机变量之间复杂的概率关系⋯，因其具有强大的不确定性问题处理能力和较为准确的推理能力，而被广泛地运用于军事∽J、医疗¨o和经济¨o等各个领域，是现阶段不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。目前有大量研究着眼于优化故障诊断模型的推理能力，通常由诊断准确度衡量其改进结果”⋯，由于准确度指标易受到模型及数据影响而产生误差，

4、部分故障诊断系统引入了置信度这一指标用于估计其性能"‘81，但现有置信区间评价指标是基于测试数据组诊断推理结果符合正态分布的假设，在数据规模较小(通常小于100组)的情况下将产生较大误差，并且因该方法所得置信区间上限不随准确度的增加而收敛于1，而是会超出概率界限而失去意义，所以不能适用于诊断准确度高的应用。在上述研究基础上，考虑故障诊断系统输出结果真实分布情况，提出新的置信区间计算方法，能够对贝叶斯网络诊断模型的性能提供更客观的评价，并采用机载燃油系统故障诊断模型应用实例进行了对比验证，证明本文所提方法有效。1贝叶斯网络

5、诊断模型的性能评价贝叶斯网络由模型结构和相关参数共同组成，通过在网络节点上进行的概率计算，可以由已知的部分节点(实际系统中称为故障征兆节点)概率推理出其他节点(实际系统中称为故障状态节点)概率一1。模型结构建立不准确或者参数关系存在误差都将导致诊断结果的不准确，而模型诊断结果将直接影响使用系统的维护策略，如何对输出结果可信度进行有效预测和评估成为了系统使用的关键。部分面向贝叶斯网络的优化策略通过诊断准确度的提升来说明其模型性能的提升，故障诊断准确度定义如下：系统对设备已知故障征兆节点数据进行诊断测试，获得故障状态节点的诊

6、断结果，故障诊断准确度是该诊断结果与设备真实工作状态间相符合程度的期望值¨0

7、。收稿日期：2015431．31；录用日期：2015435-08；网络出版时间：201543643409：13网络出版地址：WWW．cnki．net／kems／detail／11．2625．V．20150604．0913．001．html}通讯作者：Tel．：010-82338693E—mail：jinsong—yu@126．corn引用格式：f劲松．沈琳．唐荻音．等．基f受叶斯网络的故障诊断系统性能评价【J]?托京航空航天大学学报，2016．

8、42(1)：35—40．YUlS．SHENL．TANGDY．eta1．Performanceevaluationoffaultdiagnosissystembased011Bayesiannetwork【)]，JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，2016，42(1j：35-40finChinese)．36北京航空航天大学学报2016年准确度可以评价模型诊断性能，但是作为对样本数据多次测定的估计值，准确度不等于真值，无法准确衡量系统诊断结果与真实状态

9、的一致程度。由于实际系统不可避免地存在数据噪声、建模误差等不确定因素，而有限的测试数据不足以全面反映故障系统诊断准确度，导致准确度期望值与真实值出现偏差，对此可以采用期望与方差的概率论思想来解决。计算偏差大小来获得更加准确的结果，这一结果称为准确度期望值的置信区间指标，可以有效地反应故障诊断系统单次诊断能力。置信区间