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基于贝叶斯网络的机械设备故障诊断方法研究
引用本文:郭日红,董忠文,谢国锋.基于贝叶斯网络的机械设备故障诊断方法研究[J].机械设计与制造工程,2016(10):87-91.
作者姓名:郭日红  董忠文  谢国锋
作者单位:66440部队,河北石家庄,050001
摘    要:建立了一种基于贝叶斯网络的机械设备故障诊断模型,引入评分函数和蚁群算法对模型进行了优化,在模型建立过程中引入知识进行自我学习,减少了因检测对象造成的不确定信息,提高了机械设备故障检测的可信度,最后通过实例进行了验证。

关 键 词:机械故障  贝叶斯网络  蚁群算法  故障诊断

Research on the mechanism fault diagnosis method based on Bayesian networks
Abstract:It establishes a model of mechanical equipment fault diagnosis based on Bayesian network .Based on the score function and ant colony algorithm it optimizes the model .Appling adopting self -learning in the process of building model , this model reduces the uncertainty caused by the detection object , and improves the reliability of mechanical equipment fault detection .An example shows that the model is effective .
Keywords:mechanism fault  Bayesian networks  ant colony algorithm  fault diagnosis
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