【摘 要】
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针对流向图分类推理能力较弱、计算成本较高的问题,提出一种基于流向图和非朴素贝叶斯推理的滚柱轴承故障程度识别方法。提取训练样本中滚柱轴承的故障特征构建标准化流向图,
【机 构】
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哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨理工大学自动化学院,盐城哈力动力传动及智能装备产业研究院有限公司,哈尔滨理工大学机械动力工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2019YFB2006400),国家自然科学基金资助项目(51705111,61806060),黑龙江省科技重大专项资助项目(2019ZX03A02),黑龙江省杰出青年基金资助项目(JC2014020)
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针对流向图分类推理能力较弱、计算成本较高的问题,提出一种基于流向图和非朴素贝叶斯推理的滚柱轴承故障程度识别方法。提取训练样本中滚柱轴承的故障特征构建标准化流向图,用于直观地表示属性间的因果关系;采用基于征兆属性节点重要度的节点约简算法删除冗余的征兆属性节点,以降低分类推理的计算复杂度;利用基于流向图的非朴素贝叶斯推理算法识别待诊样本中滚柱轴承的状态。通过实验验证了所提方法在直观和准确识别滚柱轴承故障程度方面的有效性。
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