【摘 要】
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针对制造过程异常原因复杂、基于传统控制图诊断分析困难等问题,提出了一种采用贝叶斯网络的制造过程异常诊断方法。利用过程异常诊断的先验知识,结合需要诊断的异常特征,构
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
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针对制造过程异常原因复杂、基于传统控制图诊断分析困难等问题,提出了一种采用贝叶斯网络的制造过程异常诊断方法。利用过程异常诊断的先验知识,结合需要诊断的异常特征,构建基于贝叶斯网络的制造过程异常诊断模型。首先提取控制图异常征兆特征,建立贝叶斯网络的异常征兆节点和异常原因节点并进行关联;然后利用先验知识确定贝叶斯网络中的先验概率,建立贝叶斯网络诊断模型;最后根据控制图异常特征,利用诊断模型推理异常发生的原因。以汽轮机转子叶轮制造为例进行了诊断,验证了采用贝叶斯网络作为制造过程诊断方法的可行性。
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