一种基于故障树信息的设备状态预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201010277907.4
IPC分类号：G06F19/00
申请日期：
2010-09-09
申请人：
西北工业大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于故障树信息的设备状态预测方法
申请号	CN201010277907.4	申请日期	2010-09-09
法律状态	暂无	申报国家	中国
公开/公告日	2011-01-19	公开/公告号	CN101950327A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F19/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F19/00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法（专门适用于特定功能的入G06F17/00；专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或数据处理方法入G06Q；医疗信息学入G16H）〔6，2006.01，2011.01，2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;9;/;0;0查看分类表>
申请人	西北工业大学	申请人地址	江苏省南通市海安县白甸镇思进工业园区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江苏绿叶机械有限公司,西北工业大学	当前权利人	江苏绿叶机械有限公司,西北工业大学
发明人	司书宾;蔡志强;孙树栋;王宁;兑红炎;李淑敏;张丽丽
代理机构	西北工业大学专利中心	代理人	顾潮琪

摘要

本发明公开了一种基于故障树信息的设备状态预测方法，首先搜索故障树模型，将模型中的各事件用不同变量表示，将模型中的逻辑门用变量的结构关系集合表示，依次计算故障预测模型中故障原因变量先验概率分布集合，计算故障预测模型中故障模式变量的条件概率分布和故障传递变量的条件概率分布，将设备实际故障检测现象用故障预测模型中对应的故障检测变量表示，根据故障检测变量结构关系集合中表述的关联关系计算故障预测模型中故障检测变量的条件概率分布，根据现场采集到的故障检测现象实时信息计算设备故障模式后验概率状态分布。本发明能够快速准确的预测设备实时状态、指导对设备的监控及维修，有效提高维修效率、降低维修成本。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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