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A modeling and Probabilistic Reasoning Method of Dynamic Uncertain causality Graph for Industrial Fault Diagnosis

International Journal of Automation and computing 2014年第3期11卷 288-298页

作者： Chun-Ling Dong Qin Zhang Shi-Chao Geng Department of Geographical Information System Shandong Normal University School of Computer Science and Engineering Beihang University Institute of Nuclear and New Energy Technology Tsinghua University

Online automatic fault diagnosis in industrial systems is essential for guaranteeing safe, reliable and efficient ***, difficulties associated with computational overload, ubiquitous uncertainties and insufficient fault samples hamper the engineering application of intelligent fault diagnosis technology. Geared towards the settlement of these problems, this paper introduces the method of dynamic uncertain causality graph, which is a new attempt to model complex behaviors of real-world systems under uncertainties. The visual representation to causality pathways and self-relied "chaining" inference mechanisms are analyzed. In particular, some solutions are investigated for the diagnostic reasoning algorithm to aim at reducing its computational complexity and improving the robustness to potential losses and imprecisions in observations. To evaluate the effectiveness and performance of this method, experiments are conducted using both synthetic calculation cases and generator faults of a nuclear power plant. The results manifest the high diagnostic accuracy and efficiency, suggesting its practical significance in large-scale industrial applications.

关键词： Fault diagnosis causality model probabilistic graphical model uncertain knowledge representation weighted logic inference.

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