基于贝叶斯网络的气阀故障诊断研究

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随着科学技术的不断发展,机械故障诊断技术越来越受到人们的重视。往复式压缩机作为典型的往复式机械,其内部结构复杂且激励源众多,传统的故障诊断技术已不能满足工程实际的需要。贝叶斯网络在处理不确定知识表达和推理方面具有独特的优势,已在语音识别、图像处理、金融分析等多个领域成功应用。因此,本文提出了基于贝叶斯网络的气阀故障诊断方法,该方法以气阀常见故障为对象,在研究了贝叶斯网络相关理论的基础上,从不同的角度建立贝叶斯网络结构学习算法,为其在故障诊断中的应用提供了有力的证据。文章在最后重点构建了两类贝叶斯分类
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