一种针对水泥回转窑故障诊断的贝叶斯网络模型

被引：5

作者：

刘浩然 ^{[1
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李轩 ^{[2
]}

马明 ^{[2
]}

李世昭 ^{[2
]}

机构：

[1] 燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室

[2] 燕山大学信息科学与工程学院

来源：

计量学报 | 2014年 / 35卷 / 05期

关键词：

计量学; 故障诊断模型; 改进结构学习算法; 水泥回转窑; 贝叶斯网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TQ172.6 [生产过程与设备]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080706 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了实现水泥回转窑的故障诊断,采用贝叶斯网络建立了水泥回转窑故障智能诊断模型。在模型建立过程中,提出了一种基于数据样本、不依赖先验知识的贝叶斯网络结构学习改进算法。在利用改进结构学习算法建立诊断模型贝叶斯网络的基础上,利用MLE算法和变量消除法完成了模型的参数学习和诊断推理。为了验证水泥回转窑故障诊断贝叶斯网络模型的准确率以及可行性,利用现场数据进行了大量的测试实验。

引用

页码：500 / 506

页数：7

共 13 条

[1] K2与模拟退火相结合的贝叶斯网络结构学习 [J].