基于贝叶斯分类的核电站泵类设备振动故障诊断方法 |
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引用本文: | 宋怡.基于贝叶斯分类的核电站泵类设备振动故障诊断方法[J].机械制造与自动化,2023(4):64-67. |
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作者姓名: | 宋怡 |
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作者单位: | 成都理工大学工程技术学院 |
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摘 要: | 传统方法在诊断设备振动故障时,仅提取了振动信号时域特征作为故障向量,导致故障诊断准确率较低、诊断时间较长,故设计了基于贝叶斯分类的核电站泵类设备振动故障诊断方法,在采集泵类设备振动信号后,重构振动信号低频部分并提取信号的时域和频域向量。将提取结果作为贝叶斯分类器的条件属性变量,计算变量归于故障类别的信息熵,选择最高信息熵对应的故障类别作为诊断结果。结果表明:该方法在提高故障诊断准确率的同时缩短了诊断时间。
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关 键 词: | 贝叶斯分类 泵类设备 振动信号 时域特征 频域特征 故障类别 |
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