第40卷第3期计算机应用与软件Vol.40No．32023年3月ComputerApplicationsandSoftwareMar．2023基于贝叶斯网络和关联规则的航电系统故障诊断王凯李玄玄*(中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300)收稿日期:2020－06－30。国家自然科学基金委员会-中国民航局民航联合研究基金项目(U1533201);国家自然科学基金青年科学基金项目(61703406);天津市自然科学基金项目(18JCQNJC05000)。王凯，副教授，主研领域:机载电子系统仿真与测试。李玄玄，硕士生。摘要为了提高机载航线维修的效率，提出利用贝叶斯网络结合关联规则来构建航电系统故障诊断模型。有效利用航电系统的故障树转化为以贝叶斯网络为架构的故障诊断模型结构，并将BITE信息作为节点扩展到结构中，采用LeakNoisy-Or模型简化故障诊断模型条件概率的计算，利用关联规则算法挖掘历史维修数据包含的强关联规则，并综合专家经验完成条件概率参数的学习。以VHF系统为例，使用GeNIe2．3软件对故障诊断模型进行仿真，通过对具体案例的推理、诊断分析，实现了机载航线维修的动态化诊断过程。关键词航电系统贝叶斯网络关联规则BITELeakNoisy-Or条件概率故障诊断中图分类号TP3TP182文献标志码ADOI:10．3969/j．issn．1000-386x．2023．03．008AVIONICSSYSTEMFAULTDIAGNOSISBASEDONBAYESIANNETWOＲKANDASSOCIATIONＲULEWangKaiLiXuanxuan*(CollegeofElectronicInformationandAutomation，CivilAviationUniversityofChina，Tianjin300300，China)AbstractInordertoimprovetheefficiencyofairbornelinemaintenance，aBayesiannetworkcombinedwithassociationruleisproposedtoestablishtheavionicssystemfaultdiagnosismodel．ThefaulttreeofavionicssystemwaseffectivelytransformedintoafaultdiagnosismodelstructurebasedonBayesiannetwork，andBITEinformationwereextendedintothestructureasnodes．TheLeakNoisy-Ormodelwasusedtosimplifythecalculationoftheconditionalprobabilityofthefaultdiagnosismodel．Theassociationrulealgorithmwasusedtominethestrongassociationrulescontainedinthehistoricalmaintenancedata，andtheconditionalprobabilityparameterslearningwascompletedincombinationwithexpertexperience．TakingtheVHFsystemasanexample，GeNIe2．3softwarewasusedtosimulatethefaultdiagnosismodel，thedynamicdiagnosisprocessofairbornelinemaintenancewasrealizedbyreasoning，d...
