郝晓亮

(中国电子科技集团公司第十三研究所，河北石家庄 050051)

科技的进步带动了半导体行业的快速发展，半导体工艺越来越复杂，对设备可靠性的要求也越来越高，设备也在朝着大型化、自动化、智能化、集成化方向发展。设备中的各个部件之间关系复杂，设备一旦出现故障，会对整个生产线造成重大影响。如何能够快速地确定并解决设备的故障，越来越受到人们的关注。人工智能和计算机技术的快速发展给故障诊断指出了一个发展方向，即智能故障诊断。目前有很多智能诊断的方法：故障树分析法、神经网络系统、智能专家系统、马尔科夫可靠性模型、概率因果网络、贝叶斯网络等。

由于设备的复杂性，知识的不完备性，以及检测手段的局限性，使得设备的故障诊断具有很大的不确定性。在故障诊断领域，不确定性是一个普遍现象。贝叶斯网络以其在处理不确定性问题的强大能力，丰富的概率表达能力越来越受到人们的重视[1]。

1 贝叶斯网络概述

贝叶斯网络（Bayesian Network）又称贝叶斯信念网络，是描述随机变量（事件）之间依赖关系的一种图形模式，是目前不确定性知识表达和推理领域最有效的理论模型之一[2]，适用于不确定性和概率推理的知识表达和推理[2]。

贝叶斯网络由两部分构成，一是贝叶斯网络结构图，另一部分是条件概率表（Conditional Probability Table，CPT）。

1.1 贝叶斯网络结构图

贝叶斯网络结构图是一个有向无环图（Directed Acylic Graph，DAG）[2]，是贝叶斯网络的定性表示。图中的节点表示事件中的变量，节点之间用有向弧线连接，弧线指向的是子节点，弧线的另一端是父节点，表示的是两个事件的因果关系。……