基于N-DFBN方法的船舶故障診斷系統(tǒng)的研究與應用.pdf

1、船舶系統(tǒng)是一個耦合度高，各子設備之間相互聯系，各主要元件分布廣泛的系統(tǒng)集成的復雜系統(tǒng)。一旦出現設備故障，僅僅依靠船員根據他們的經驗和專業(yè)素養(yǎng)來進行排故和維修，很難在有限的時間內進行快速有效的維修，這極有可能導致船期的延誤，財產的損失甚至是威脅到船舶上工作人員生命的安全，尤其是在遠洋航行時，這個損失將不可估量。因此，船舶設備故障一旦發(fā)生，使用正確的方法快速找到故障原因并進行相關維修顯得尤為重要。
　　本文首先對船舶故障診斷研究現狀和

2、基本方法、貝葉斯網絡的基本原理、貝葉斯網絡推理方法和貝葉斯網絡的學習方法進行了研究。在研究中，總結出：貝葉斯網絡在進行故障診斷時可以有效的處理船舶設備故障的諸多不確定性因素，吸收先驗信息，提高故障診斷的精度。故障樹在船舶故障診斷的應用中相對完善，而通過故障樹的分析構建貝葉斯網絡的方法比較便捷。本文的創(chuàng)新點和工作內容主要體現在以下內容：
　　1.本文在綜合了貝葉斯網絡和故障樹在船舶故障診斷中的優(yōu)勢后，提出了一種基于N-DFBN船舶故

3、障診斷方法，并運用該方法對船舶上甲板燈光系統(tǒng)的故障進行了推理。
　　基于N-DFBN船舶故障診斷方法主要思想是使用故障樹和貝葉斯網絡組合的方式建立診斷故障貝葉斯網絡DFBN，并基于DFBN運用聯合樹推理進行故障診斷的方法。這種診斷方法能夠在船舶系統(tǒng)這樣大型的設備集成的系統(tǒng)中提高識別效率，同時也能夠對系統(tǒng)的具體性能進行合理分析。
　　2.為將基于 N-DFBN船舶故障診斷方法應用與實際的船舶故障診斷中，本文以此方法為核心設計了