基于动态贝叶斯网络的无人船推进系统PHM技术

摘要

随着无人船系统复杂度的增加,对其进行故障预测和健康管理(prognostic and health management,PHM)的需求也随之提升。采用贝叶斯网络建立无人船的可靠性模型,并基于此开展无人船的PHM技术研究。主要探究贝叶斯网络模型在PHM方面的应用,包括利用动态贝叶斯网络进行预测故障,通过参数学习自动生成贝叶斯网络模型。以实验室开发的智能无人船为具体研究对象,针对其动力系统常见的故障点监测模式进行研究,并设计相应的在线监测方案。通过实时监测完整地表达无人船的健康程度,并开发了无人船的健康管理模型。对开发设计的健康管理模型进行实时性和准确性双方面评价,所研发的健康管理技术可以准确地还原无人船的故障分布情况,并快速响应做出故障预测,可以充分评估无人船在不同状态下的实际工作能力。