基于SDG的大规模复杂系统半定量故障诊断研究

项目名称： 基于SDG的大规模复杂系统半定量故障诊断研究

项目编号： No.60904044

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 金属学与金属工艺

项目作者： 杨帆

作者单位： 清华大学

项目金额： 19万元

中文摘要： 本项目针对大规模复杂系统变量多、结构复杂的特点，以符号有向图（SDG）模型为工具，采用递阶分布结构方式，描述系统变量之间定性的因果影响关系，揭示故障在系统中的传播规律，进而对故障进行深层推理，实现大规模复杂系统的故障诊断。但考虑这种基于定性知识的故障诊断可能存在虚假解，本项目进一步提出将定量数据和定性知识结合起来，从建模和推理两个层面予以补充和改进，形成一种半定量的故障诊断方法。本项目的主要研究内容包括：基于数学模型和历史数据的SDG模型构建方法，以及在SDG模型描述框架下的系统动态特性；对用SDG模型描述的残差形式进行设计，构造结构残差和方向性残差，通过相似度来判断故障类型；利用混合动态贝叶斯网络理论，将故障描述成离散变量，通过概率推理，求解SDG模型描述框架下的系统故障模式。本项目研究成果将推动SDG模型在故障诊断中的应用。

中文关键词： 符号有向图；故障诊断；大规模复杂系统；贝叶斯网；残差生成

英文摘要：

英文关键词： signed directed graph；fault diagnosis；large-scale complex system；Bayesian network；residual generation