技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的壓縮機(jī)氣閥故障診斷方法，利用混合方式進(jìn)行貝葉斯結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，并將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于氣閥故障診斷中。具體方法步驟如下：1、獲取振動(dòng)信號(hào)樣本，對信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理；2、提取故障特征向量，對特征向量離散化處理；3、屬性變量和類變量作為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，利用條件獨(dú)立性測試尋找每個(gè)節(jié)點(diǎn)的候選父節(jié)點(diǎn)集；4、利用貪心算法依次確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；5、通過對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)，計(jì)算類節(jié)點(diǎn)的最大后驗(yàn)概率。本發(fā)明利用低階條件獨(dú)立(CI)測試有效地限制了候選父節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，避免了不必要的結(jié)構(gòu)評分，通過壓縮機(jī)氣閥故障診斷的應(yīng)用實(shí)例，驗(yàn)證了該方法在信息不確定條件下是有效的。

技術(shù)研發(fā)人員：邵繼業(yè);楊瑞
受保護(hù)的技術(shù)使用者：電子科技大學(xué)
文檔號(hào)碼：201610427413
技術(shù)研發(fā)日：2016.06.14
技術(shù)公布日：2016.11.16