一种应用于故障诊断中的高效推理算法

针对经典联合树推理算法的信息传播共享和推理时间等问题, 提出一种高效联合树推理算法. 该算法基于获得的证据信息和查询节点对原始的网络结构化简, 然后在化简后的网络结构上进行联合树推理. 在信息传递过程中, 该算法可以实现不同证据下的信息共享. 经仿真验证, 高效联合树算法能够在保证准确率的同时, 以更短的时间作出诊断推理. 基于现场收集的数据, 建立水泥回转窑故障诊断系统模型并应用改进的算法实现了精准且快的故障诊断.

     

开关柜高频脉冲电流局部放电检测方法研究

开关柜内局部放电是引发开关柜绝缘故障的主要原因,局部放电检测能有效检测开关柜内局部放电缺陷,但暂态地电压法、超声波法及特高频检测方法受开关柜内本体结构及检测特征量影响,存在受干扰影响大且信号传输路径受限问题。本文研究开关柜高频脉冲电流局部放电检测方法,依据开关柜带电指示器结构设计微型高频传感器,建立开关柜不同类型局部放电检测方法对比平台,试验对比结果表明开关柜带电指示器引出线上采用高频脉冲电流法检测局部放电相对其他方法具有较高的灵敏度,开关柜高频脉冲电流法局部放电带电检测方法能够有效检测开关柜内不同类型的局部放电信号。     

贝叶斯网络结构学习的简化贪婪算法

基于数据的贝叶斯网络结构学习是一个NP难题.基于条件约束和评分搜索相结合的方法是贝叶斯网络结构学习的一个热点.基于互信息理论提出一种最大支撑树(MWST)机制,并基于最大支撑树结合贪婪搜索的思想提出一种简化贪婪算法.简化贪婪算法不依赖先验知识,完全基于数据集.首先,通过计算互信息建立目标网络的最大支撑树;然后,在最大支撑树的基础上学习初始网络结构,最后,利用简化搜索机制对初始结构进一步优化,最终完成贝叶斯网络的结构学习.数据仿真实验证明,简化贪婪算法不仅具有很高的精度而且具有高效率.     

一种针对水泥回转窑故障诊断的贝叶斯网络模型

为了实现水泥回转窑的故障诊断,采用贝叶斯网络建立了水泥回转窑故障智能诊断模型。在模型建立 过程中,提出了一种基于数据样本、不依赖先验知识的贝叶斯网络结构学习改进算法。在利用改进结构学习算法 建立诊断模型贝叶斯网络的基础上,利用MLE算法和变量消除法完成了模型的参数学习和诊断推理。为了验证 水泥回转窑故障诊断贝叶斯网络模型的准确率以及可行性,利用现场数据进行了大量的测试实验。