[发明专利]一种基于贝叶斯神经网络的系统健康状态预测方法有效
| 申请号： | 202111097887.7 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113742195B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 王晓红;王立志;孙雅宁;姚梦菲;苏霖 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人： | 马文巧 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于贝叶斯神经网络的系统健康状态预测方法，包括：将系统结构的各节点进行划分，得到第一整合节点和第二整合节点；基于所述第一整合节点建立原始多层级系统贝叶斯网络模型，得到第一整合节点的状态分布预测结果，基于所述第二整合节点建立深度学习模型及贝叶斯网络模型，得到第二整合节点的状态分布预测结果；将所述第一整合节点的状态分布预测结果和所述第二整合节点的状态分布预测结果进行整合，实现系统整体的健康状态预测。本发明有效利用了健康状态监测数据，避免了数据重叠和耦合的情况；利用贝叶斯神经网络将系统状态进行划分并预测，有效指导后续系统的运行和维护。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 神经网络 系统 健康 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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