[发明专利]一种基于HC-TP-K2算法的卫星动量轮故障诊断建模方法及系统在审
| 申请号： | 201910248691.X | 申请日： | 2019-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN110110363A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 彭雷;戴光明;王茂才;宋芳然 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 金慧君 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于HC‑TP‑K2算法的卫星动量轮故障诊断建模方法及系统。为了解决K2算法中的节点序问题，本发明提出一种基于爬山算法与拓扑排序的K2算法，在该算法中首先利用爬山算法对数据进行学习得到初始网络结构，之后利用拓扑排序算法获得节点的拓扑排序，最后将该节点序应用到K2算法中，以提高K2算法在卫星动量轮故障诊断建模中的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 算法 故障诊断 动量轮 建模 拓扑 爬山算法 卫星 排序 排序算法 网络结构 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于HC‑TP‑K2算法的卫星动量轮故障诊断建模方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)基于HC‑TP‑K2算法结合动量轮故障数据建立动量轮故障的贝叶斯网络模型；(2)基于步骤(1)所建立的贝叶斯网络模型，利用贝叶斯网络参数学习获得模型中各网络节点的参数；(3)基于步骤(2)所获得的带有节点参数的模型以及获得的证据信息，采用贝叶斯网络推理算法，对可能引发动量轮发生故障的各种原因进行概率计算；(4)根据步骤(3)计算出的概率，找出其中后验概率最大的节点，作为最终的诊断结果。
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