基于K2算法的装备故障贝叶斯网络预测方法

摘要

本发明公开了一种基于K2算法的装备故障贝叶斯网络预测方法，用于解决现有装备故障贝叶斯网络预测方法搜索效率低的技术问题。技术方案是采用基于K2搜索算法的FPBN网络结构学习算法构建能够真实反映故障数据集内各变量关联关系的FPBN网络结构，从而建立FPBN模型。最终，基于建立的故障预测模型，利用参数学习算法预测装备的实际运行状态。该方法以K2搜索算法为基础，将故障知识、专家经验和故障数据进行有效融合，解决了装备预测过程中系统向FPBN转化建模困难的问题。另外，FPBN‑K2算法计算过程全部采用确定性搜索算法，无需进行多次重复搜索，降低了搜索空间并减少了评分函数计算次数，提高了FPBN网络结构学习算法的搜索效率。