Fault detection based on belief rule base with online updating attribute weight

机译：基于信仰规则基础的故障检测在线更新属性权重

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In engineering practice, fault detection for complex system is becoming more and more difficult, because enough quantitative observation data can not be obtained. Hence, it is necessary to combine the experts' knowledge and historical data. Belief rule based expert systems have shown excellent performance in modeling complicated relationships with different types of information. However, in current studies, the attribute weights in belief rule base (BRB) are usually determined by experts or system designers. When the engineering environment changes, the attribute weights can not be updated online and this will lose some environment information. In order to solve this problem, this paper aims to propose a BRB model with online updating attribute weight. For the calculation method, the coefficient of variation-based weighting (CVBW) method has been used to calculate the attribute weight and when the new input data are available, the attribute weight can be updated online. A case study for pipeline leak detection has been studied to validate the efficiency of the online updating attribute weight and the experiment has shown that BRB with online updating attribute weight can estimate the leak size and time of pipeline accurately.

机译：在工程实践中，复杂系统的故障检测变得越来越困难，因为无法获得足够的定量观察数据。因此，有必要将专家的知识和历史数据结合起来。信仰规则的专家系统在建模与不同类型的信息建模的复杂关系中表现出出色的性能。然而，在目前的研究中，信念规则基础（BRB）中的属性权重通常由专家或系统设计人员决定。当工程环境发生变化时，属性权重不能在线更新，这将失去一些环境信息。为了解决这个问题，本文旨在提出具有在线更新属性权重的BRB模型。对于计算方法，已使用基于变化的权重（CVBW）方法的系数来计算属性权重以及当新的输入数据可用时，可以在线更新属性权重。已经研究了对管道泄漏检测的案例研究以验证在线更新属性权重的效率，并且实验表明，具有在线更新属性权重的BRB可以准确估计管道的泄漏尺寸和时间。

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来源
《Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation》|2017年|638p|共5页
会议地点
作者
Zhijie Zhou; Zhichao Feng; Changhua Hu; Fujun Zhao; Youmin Zhang; Guanyu Hu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP2-53;
关键词
Pipelines; Fault detection; Leak detection; Heuristic algorithms; Safety; Algorithm design and analysis; Electronic mail;

机译：管道;故障检测;泄漏检测;启发式算法;安全;算法设计和分析;电子邮件;

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