现代制造工程
現代製造工程
현대제조공정
MODERN MANUFACTURING ENGINEERING
2013年
1期
125-129
,共5页
刘希亮%陈桂明%李方溪%张倩
劉希亮%陳桂明%李方溪%張倩
류희량%진계명%리방계%장천
信息融合%贝叶斯网络%粗糙集%故障诊断
信息融閤%貝葉斯網絡%粗糙集%故障診斷
신식융합%패협사망락%조조집%고장진단
利用贝叶斯网络处理不确定性问题能力强和粗糙集约简能够去除冗余性特征的优势,提出了一种基于贝叶斯网络和粗糙集的信息融合方法.该方法提取齿轮泵振动信号的幅域量纲参数作为来自不同传感器的多源信息,改进了特征属性约简方法,设计了贝叶斯网络分类器,构建了多故障贝叶斯网络对特征进行融合,通过最大后验概率准则识别故障类型.两次融合结果对比分析表明,特征属性约简后诊断正确率明显提高,验证了该方法的有效性和实用性.
利用貝葉斯網絡處理不確定性問題能力彊和粗糙集約簡能夠去除冗餘性特徵的優勢,提齣瞭一種基于貝葉斯網絡和粗糙集的信息融閤方法.該方法提取齒輪泵振動信號的幅域量綱參數作為來自不同傳感器的多源信息,改進瞭特徵屬性約簡方法,設計瞭貝葉斯網絡分類器,構建瞭多故障貝葉斯網絡對特徵進行融閤,通過最大後驗概率準則識彆故障類型.兩次融閤結果對比分析錶明,特徵屬性約簡後診斷正確率明顯提高,驗證瞭該方法的有效性和實用性.
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