[发明专利]基于贝叶斯网络的民机复杂系统故障诊断方法

摘要

本发明公开了基于贝叶斯网络的民机复杂系统故障诊断方法，涉及民用飞机复杂系统的故障诊断领域，能够有效的利用飞机飞行过程中所采集的数据以及工程师的经验,来快速准确的排故,保障航空公司正常飞行计划的安排。本发明解决了民机复杂系统航线故障诊断和隔离耗时耗力的问题，只需在航后对数据记录仪所采集的数据进行分析，然后输入故障和故障表现层各节点的映射关系表，网络就会给出相应的诊断结果，相比起查阅手册更加方便快捷，且通过实际数据的变化得到的诊断结果也更加具有科学性，可为航空公司节省维修成本，提高飞机利用率。

主权项

1.基于贝叶斯网络的民机复杂系统故障诊断方法，其特征在于，包括：S1、根据空调系统工作原理以及飞机AMM（AIRCRAFT MAINTENANCE MANUAL飞机维修手册）、FIM（FAULT ISOLATION MANUAL 故障隔离手册）手册，确定需要对飞机复杂系统采集的参数，并筛选出其中能够影响到空调系统工作状态的参数，作为贝叶斯网络故障表现层；S2、采集所述飞机复杂系统中能影响飞机正常放飞的故障作为关键故障,将所述关键故障的故障模式、故障表现形式以及故障引起的监测参数变化，作为贝叶斯网络故障原因层；S3、根据现有样本, 通过对所述样本中不同故障所引起的监测参数变化进行分析，依据分析结果建立贝叶斯诊断网络；S4、利用所述故障的数据建立训练矩阵，所述训练矩阵依据贝叶斯网络结构学习算法，对所述贝叶斯诊断网络进行结构学习，得到基于结构学习的贝叶斯故障诊断网络；S5、将所述贝叶斯诊断网络和所述贝叶斯故障诊断网络融合,得到最优贝叶斯诊断网络;S6、对所述最优贝叶斯网络,利用实际数据和贝叶斯网络参数学习算法进行参数学习，得到所述最优贝叶斯网络中网络各节点的条件概率表;S7、得到所述条件概率表后，利用网络推理算法对故障和故障表现层各节点的映射关系表进行计算,得到故障原因层的后验概率，即为诊断结果,概率最大的点就是所述最优贝叶斯网络给出的最大可能故障原因。