中国机械工程
中國機械工程
중국궤계공정
CHINA MECHANICAl ENGINEERING
2013年
9期
1195-1200,1209
,共7页
故障诊断%本体建模%贝叶斯网络%概率推理
故障診斷%本體建模%貝葉斯網絡%概率推理
고장진단%본체건모%패협사망락%개솔추리
针对机械设备维护与故障诊断过程中的不确定性,提出了一种将本体语义表示与贝叶斯网络相结合的故障概率推理模型.从异构多源的维护诊断信息和非结构化的专家经验知识出发,建立语义知识模型并进行概率扩展.利用贝叶斯分类器实现异常工况识别,给出了基于最大可能解释(MPE)的故障概率推理算法,从而根据运行工况、故障征兆和证据信息推理获得故障诊断解释.将本体语义描述的精确性和贝叶斯网络的概率推理能力相结合,既实现了诊断领域知识的形式化描述与共享,又能在一定程度上消除诊断过程的不确定性.某凉水塔风机转子典型故障诊断实例表明,该模型具有较好的故障识别效果.
針對機械設備維護與故障診斷過程中的不確定性,提齣瞭一種將本體語義錶示與貝葉斯網絡相結閤的故障概率推理模型.從異構多源的維護診斷信息和非結構化的專傢經驗知識齣髮,建立語義知識模型併進行概率擴展.利用貝葉斯分類器實現異常工況識彆,給齣瞭基于最大可能解釋(MPE)的故障概率推理算法,從而根據運行工況、故障徵兆和證據信息推理穫得故障診斷解釋.將本體語義描述的精確性和貝葉斯網絡的概率推理能力相結閤,既實現瞭診斷領域知識的形式化描述與共享,又能在一定程度上消除診斷過程的不確定性.某涼水塔風機轉子典型故障診斷實例錶明,該模型具有較好的故障識彆效果.
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