基于贝叶斯网络的柔性生产线质量诊断模型

针对目前的柔性生产线质量诊断模式诊断速度慢、效果差以及不能及时处理不确定性和关联性问题等情况,提出了基于概率理论和图论的贝叶斯网络作为生产线质量诊断模型的方法。阐述了贝叶斯网络的数学模型描述及建立方法;讲述贝叶斯网络的诊断模型的诊断原理与建立过程;并以某缸体生产加工线的质量异常数据作为数据源,结合贝叶斯网络诊断推理建立了柔性生产线质量诊断模型实例,对生产过程进行快速诊断,从而验证模型的有效性。     

基于贝叶斯更新的机电作动器健康因子构建方法

机电作动器(EMA)由于重量轻、体积小、可靠性高等优势成为多电/全电飞机的核心部件,逐步广泛应用于各类多电/全电飞机中。然而,EMA动态变化的运行模式和载荷工况给其退化建模和健康因子(HI)估计带来较大挑战。因此,提出一种基于贝叶斯更新的EMA HI构建方法。首先基于历史监测数据构建HI先验模型,在此基础上,结合贝叶斯更新理论和实时监测数据对EMA HI先验模型参数分布进行迭代更新,最终实现不同运行模式和载荷工况下EMA退化状态的准确表征。为解决变工况条件下EMA HI构建模型失配问题提供了一种新颖的思路,并基于NASA公开数据集进行了实验验证。结果表明,与基于模型辨识的EMA HI构建方法相比,基于贝叶斯更新的EMA HI构建方法具有更强的工况适应能力,能够在变工况条件下有效地构建出EMA HI。     

基于贝叶斯网络的摩擦学系统状态辨识的知识获取

研究了基于贝叶斯网络的摩擦学系统状态辨识知识的获取方法.针对摩擦磨损试验数据一般比较齐全且数据量相对比较大的特点,将贝叶斯网络用于摩擦学系统状态辨识的知识获取,通过计算建立属性之间的依赖关系,获得各种依赖关系下的条件概率表,说明依赖关系的强弱,从而获得对机器摩擦学系统状态辨识有指导意义的客观知识,以利于机器摩擦磨损状态辨识的智能化.将贝叶斯网络用于滑动轴承摩擦磨损试验数据的知识获取,获取该摩擦学系统状态辨识的定性及定量知识.     

基于无线传感网络机械工况实时监控系统研究

本文针对大型自动化机械设备集中生产过程中,各机器实时工作状况管理人员无法实时获得的问题,提出了一种对工厂自动化生产机械工况的实时化监控网络的解决方案。基于需要检测的主轴扭矩、主轴电机温度、加工刀具磨损状况等参数,采用ZigBee通讯的无线传感器网络,设计了一个自动化生产机械监控系统,系统包括温度、扭矩等传感器测量模块、ZigBee数据无线传输模块、c8051单片机数据处理模块及上位机数据显示模块等部分。同时在自主设计的实验平台上进行相关工况条件下的模拟实验,经测试,监控网络可实现4节点12参数可实时图形化准确显示,满足设计要求。     

基于故障树贝叶斯网络的液压启闭机故障诊断方法

针对液压启闭机设备专业性强,故障原因复杂等特点,该研究提出了一种基于故障树建立贝叶斯网络的故障诊断方法。首先建立了液压启闭机系统的故障树,然后将故障树转化为贝叶斯网络,计算出顶事件的发生概率并运用贝叶斯网络推理对可能造成故障的原因进行重要度分析,实例表明该方法能有效克服传统故障树分析法的局限性。     

浅谈基于贝叶斯网络的泵故障诊断方法

针对发电厂水泵系统结构复杂,诊断过程中不确定因素众多的特点,提出了基于贝叶斯网络的水泵故障诊断方法。依据发电厂水泵故障机理,建立水泵贝叶斯网络结构;在定量参数方面,引入leaky Noisy-or模型,简化参数设置,从而克服水泵故障样本数量少导致贝叶斯网络参数设置困难的问题。最后,通过实例验证了基于贝叶斯网络的发电厂水泵故障诊断方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的机械设备故障诊断方法研究

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。     

基于贝叶斯网络的权重自学习方法研究

为了解决多层次、多属性、多目标复杂系统决策的权重确定问题,提出了一种首先对属性进行主观赋权,然后通过贝叶斯网络进行自学习的权重确定方法。贝叶斯网络的构造由决策目标之间的相互关系来确定,其条件概率表是属性相对于目标的初始权重和属性值所组成的二元结构体,其权重自学习梯度下降策略采用贪心爬山法。由于贝叶斯网络没有对输入层的结构要求,可以解决两层以上多目标决策权重的确定问题。用该方法来确定权重是通过网络对样本学习而获得的,学习过程不受人为因素的干扰,减少了复杂系统决策过程中的不确定性因素的影响,保证了多目标决策的可靠性和准确性。     

基于贝叶斯网络的多方法短时交通流量联合预测

针对目前交通流量预测方面出现的各种困难,提出一种基于贝叶斯网络的多方法交通流量联合预测的方式,该方式采用贝叶斯网络的方法,将现有的几种主要的交通流量预测方式结合起来,期待能够将几种交通流量预测方式的优势进行组合,得出更快速、更精准的预测方式。     

基于贝叶斯网络的品牌风格语言知识建模方法

从风格演化现象和规律出发,描述了品牌意象认知与造型语言的映射关联,借助KISS系统与改进设计模式分析法提取了典型识别造型语义,进而构建了基于贝叶斯网络的品牌造型语言网络模型。该网络在品牌意象认知评价实验基础上,结合贝叶斯评分函数和搜索算法开展学习推理,以模块化思想划分为造型语法子网络、意象词汇子网络和映射关系子网络,并根据节点及条件概率分布趋势来解析意象词汇结构及完形组织特性,挖掘和表征隐含造型语言知识规则。最后,以实例分析证明该建模方法对于风格语言知识获取的有效性和适用性。     

磁记忆诊断技术用于磨煤机打击轮的检测

磁记忆诊断技术用在风扇磨煤机打击轮前、后盘裂纹的检测上在我国还属首次,介绍磁记忆诊断技术在风扇磨煤机打击轮前、后盘裂纹的检测上的具体方法,对于生产实践有着指导意义。     

A study of control strategy for the bin system with tube mill in the coal fired power station

The pulverized coal systems with tube mills are widely used in coal fired power plants. As there are many controlled variables and disturbances in this system, and startup and shutdown of the system is frequent and the dynamic characteristic of the controlled plant is also extraordinary, the automatic control system for this kind of pulverized coal system is not ideally implemented for long. The authors of this paper investigated and tested a pulverized coal system with tube mill in Nanjing Thermal Power Station, and based on various different controlled plants and control objectives, proposed rather independent control subsystems. These subsystems can organize a whole automatic control system of pulverized coal system that can be used in different conditions. The control system presented in this paper has worked well since it was put into operation in May 1998, and good economic benefits have been acquired.