【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及系统评估，尤其涉及一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法。
技术介绍
1、复杂系统往往由众多子系统和部件构成，这些部分的功能被深度整合在一起，并且系统中的每一个组件都彼此依存。因此，对复杂系统的健康状态进行精确且可靠的评估，是保障系统顺畅运作和持续发展的关键举措，当前，对于复杂系统健康评估的研究，主要分为三大类：一是基于知识的评估方法，二是基于数据的评估方法，三是基于融合信息的半定量评估方法。
2、尽管现有复杂系统健康评估方法，包括基于知识、基于数据及融合信息的半定量评估等，各自具备一定的优势，如专家经验的直观性、数据驱动的精确性及半定量方法的综合实用性，但在面对高度集成与相互依赖的现代复杂系统时，仍面临严峻挑战。基于知识的方法受限于专家知识的局限性及系统复杂度的增加，难以构建全面准确的评估模型；基于数据的方法随数据驱动，但稀疏故障数据与黑盒模型的不可解释性降低了实际应用的有效性和可信度；而半定量方法如brb，虽然在处理不确定性与提高准确性方面表现出色，却未充分解决组合规则爆炸、属性间实际存在的相关性、数据噪声与不确定性影响，以及属性可靠性的量化问题。
3、因此，有必要提供一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法解决上述技术问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法用于解决传统方法中规则爆炸性增长、属性直接依赖的影响以及评估结果的稳健性欠缺的问题。
2、本
3、所述评估方法包括以下步骤：
4、s1、采集复杂系统的振动信号数据集，并对振动信号数据集进行分析，利用随机森林算法对特征进行重要度排序，从而选取关键特征；
5、s2、基于提取的关键特征，构建复杂系统健康状态指标评估体系，并设定各属性指标及其对应的健康状态参考阈值，为系统的状态分类提供标准框架；
6、s3、确定计算属性之间独立因子的方法以及属性可靠性的方法，并基于设定的健康状态指标评估体系和属性指标，构建初始置信规则分布；
7、s4、考虑到全局无知，确定计算置信规则可靠性的计算方法，基于初始置信规则分布和置信规则可靠性计算方法，构建考虑置信规则可靠性的近似置信规则库复杂系统健康状态评估模型；
8、s5、优化构建的考虑置信规则可靠性的近似置信规则库复杂系统健康状态评估模型，根据置信规则可靠性和专家设置的阈值，自适应地调整模型结构，基于优化后的评估模型，对复杂系统的健康状态进行评估，获取最终复杂系统健康状态的评估结果。
9、优选的，所述步骤s1包括以下步骤：
10、s1.1、收集复杂系统在不同工作状态下产生的振动信号数据，确保数据的全面性和代表性；
11、s1.2、对振动信号数据集进行预处理，其中，预处理具体包括噪声消除、滤波、信号放大处理；
12、s1.3、利用随机森林算法对特征进行重要度排序，从而选取关键特征。
13、优选的，所述步骤s2包括以下步骤：
14、s2.1、基于提取的关键特征指标，确定评估复杂系统健康状态的主要属性指标；
15、s2.2、为每个属性指标设定对应的健康状态参考阈值，明确不同健康状态的划分标准；
16、s2.3、构建复杂系统健康状态指标评估体系，为系统的状态分类提供统一、标准化的框架。
17、优选的，所述步骤s3包括以下步骤：
18、s3.1、确定计算属性之间独立因子的方法，来评估属性间的独立性；
19、s3.2、设计计算属性可靠性的方法，并考虑数据质量、测量误差等因素对属性可靠性的影响；
20、s3.3、基于设定的健康状态指标评估体系和属性指标，结合独立因子和属性可靠性，构建初始置信规则分布。
21、优选的，所述步骤s4包括以下步骤：
22、s4.1、分析全局无知对置信规则可靠性的影响，明确无知状态在评估模型中的表现形式；
23、s4.2、设计计算置信规则可靠性的方法，考虑数据分布、专家经验的因素对置信规则可靠性的影响；
24、s4.3、基于初始置信规则分布和置信规则可靠性计算方法，构建考虑置信规则可靠性的近似置信规则库复杂系统健康状态评估模型。
25、优选的，所述步骤s5包括以下步骤：
26、s5.1、利用机器学习、优化算法等技术，对构建的评估模型进行优化；
27、s5.2、自适应地调整模型结构，根据实时数据反馈和系统状态变化，动态更新模型参数和规则；
28、s5.3、基于优化后的评估模型，对复杂系统的健康状态进行评估，获取最终复杂系统健康状态的评估结果；
29、s5.4、对评估结果进行分析和解释，提供针对性的维护建议或决策支持。
30、与相关技术相比较，本专利技术提供的一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法具有如下有益效果：
31、本专利技术通过构建考虑属性可靠性的近似置信规则库，在保持评估高效性的同时，显著提升了结果的准确性和可靠性，巧妙利用独立因子分析减弱属性间相关性影响，确保评估精准契合复杂系统实际情况，并综合考量观测数据的不确定性与专家知识局限，实现属性可靠性的量化及模型结构的自适应优化，有效应对了数据噪声与模型复杂度的挑战，进而不仅解决了传统方法中规则爆炸性增长的问题，还极大增强了评估模型在复杂环境下的实用价值与决策可信度。
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1.一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤S5包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种近似置信规则库复杂系统智能健康状态评估方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤：
4....
【专利技术属性】
技术研发人员：许冰，邓倩，刘香驿，冯志超，贺维，康潇，
申请(专利权)人：哈尔滨师范大学，
类型：发明
国别省市：
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