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基于贝叶斯网络的电机故障诊断方法研究

作 者: 李洋
导 师: 宫义山
学 校: 沈阳工业大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 故障诊断 电机 信息融合 贝叶斯网络
分类号: TM307.1
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 228次
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内容摘要


随着科学技术的不断发展,电机设备被广泛地应用于各行各业,因此,对于电机故障诊断技术也提出了更高地要求。在电机故障诊断领域中,很多学者利用小波分析、人工神经网络、专家系统等方法进行电机故障诊断,但由于电机结构复杂,各个部件之间的联系相当紧密,因此,电机故障诊断中往往存在着不确定性信息,如何能够正确并准确地处理这些不确定性信息,是电机故障诊断领域中需要不断完善并改进的。对于电机故障诊断中的不确定性信息,通过使用多源信息融合技术的D-S证据理论对采集到的电机故障特征信号进行分析、融合处理。D-S证据理论为不确定性信息的表达和合成提供了强有力的方法。然后通过使用贝叶斯网络对电机故障特征信号进行诊断,从而推理出电机的故障。贝叶斯网络是一个有向无环图,能够通过一个条件概率分布直观地表达各个变量之间的依赖关系。同时,使用以贝叶斯方法为基础的贝叶斯网络进行电机故障诊断,这样能够使得诊断推理的结果更加准确、合理。针对电机故障诊断系统中存在的不确定性信息等问题,并结合贝叶斯网络和决策树的各自特点,提出了一种贝叶斯网络和决策树相结合的新方法,即决策树—贝叶斯网络。本文分别阐述了决策树和贝叶斯网络的基本思想和相关算法,然后通过总结分析,提出了决策树—贝叶斯网络模型的转化算法,最后通过贝叶斯网络的团树推理算法,能够快速、准确地得出最终的电机故障诊断结果。有效地解决了电机故障诊断中的不确定性信息问题,从而可以获得更加准确、有效的诊断结果。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-14
  1.1 电机故障诊断研究背景及目的  10
  1.2 电机故障诊断研究现状  10-12
  1.3 贝叶斯网络发展现状  12
  1.4 多源信息融合技术发展现状  12-13
  1.5 章节安排  13-14
第二章 多源信息融合理论  14-26
  2.1 信息融合与故障诊断  14-16
    2.1.1 信息融合的必要性  14-15
    2.1.2 电机故障诊断中的信息融合技术  15-16
  2.2 多源信息融合技术  16-19
    2.2.1 多源信息融合的基本原理  16
    2.2.2 多源信息融合应用领域  16-18
    2.2.3 多源信息融合的融合方法  18-19
  2.3 不确定推理方法  19-25
    2.3.1 主观贝叶斯方法  19-20
    2.3.2 D-S证据理论  20-24
    2.3.3 主观Bayes方法和D-S证据理论比较  24-25
  2.4 本章小结  25-26
第三章 贝叶斯网络理论  26-40
  3.1 贝叶斯网络定义及其构造  26-30
    3.1.1 贝叶斯网络定义  26-27
    3.1.2 贝叶斯网络构造  27
    3.1.3 贝叶斯网络特点  27-28
    3.1.4 贝叶斯网络应用领域  28-30
  3.2 贝叶斯网络推理算法  30-31
    3.2.1 精确推理算法  30-31
    3.2.2 近似推理算法  31
  3.3 基于贝叶斯网络的电机故障诊断  31-32
  3.4 团树传播算法  32-39
    3.4.1 团树的基本概念  32-33
    3.4.2 团树的构造  33-38
    3.4.3 团树传播算法  38-39
  3.5 本章小结  39-40
第四章 基于贝叶斯网络的电机故障诊断系统  40-55
  4.1 基于决策树—贝叶斯网络模型的电机故障诊断系统  40-43
    4.1.1 决策树模型  40
    4.1.2 决策树—贝叶斯网络模型  40-41
    4.1.3 决策树—贝叶斯网络模型构造算法  41-42
    4.1.4 决策树—贝叶斯网络模型转化算法  42-43
  4.2 基于决策树—贝叶斯网络模型的电机故障诊断系统总体设计  43-45
  4.3 基于决策树—贝叶斯网络模型的电机故障诊断系统功能模块设计  45-48
    4.3.1 电机故障诊断系统的数据采集模块  45-46
    4.3.2 电机故障诊断系统的数据分析模块  46-47
    4.3.3 电机故障诊断系统的诊断推理模块  47-48
    4.3.4 电机故障诊断系统的信息管理模块  48
  4.4 基于决策树—贝叶斯网络模型的电机故障诊断系统实例化应用及评价  48-54
    4.4.1 电机故障诊断系统的实例化应用  48-52
    4.4.2 电机故障诊断系统的诊断结果分析  52-54
  4.5 本章小结  54-55
第五章 电机故障诊断系统方法评价  55-58
  5.1 电机故障诊断系统采用诊断方法特点比较  55-56
  5.2 电机故障诊断系统方法诊断准确率比较  56-57
  5.3 本章小结  57-58
第六章 结论  58-60
参考文献  60-63
在学研究成果  63-64
致谢  64

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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 电机 > 一般性问题 > 电机维护与检修 > 电机故障
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