貝葉斯網(wǎng)絡在起重機故障診斷中的應用.pdf

1、近年來,針對功能日益強大和結(jié)構(gòu)愈加復雜的大型起重機的故障診斷已成為一個重要的研究內(nèi)容。大型起重機的部件以及部件之間存在很多關聯(lián)耦合的相互關系,不確定性因素和信息充斥其間,導致出現(xiàn)的故障一般都為不確定性故障。因此,解決不確定問題是目前大型起重機故障診斷的重要問題。
　　 本文在研究了起重機故障診斷和貝葉斯網(wǎng)絡理論的基礎上,采用了一種用于起重機故障診斷的貝葉斯網(wǎng)絡診斷模型,并以某大型起重機已有的故障診斷系統(tǒng)為應用對象,將貝葉斯診斷模

2、型應用于該系統(tǒng)中。改進后的系統(tǒng)在保留了原有的基于規(guī)則庫的診斷方式基礎上,融入了基于貝葉斯網(wǎng)絡的診斷方式,使新系統(tǒng)可以進行多種形式的診斷推理,從而達到解決起重機不確定性問題的目的。應用于起重機故障診斷的貝葉斯網(wǎng)絡建模分為三個步驟:第一是針對起重機故障領域的貝葉斯網(wǎng)絡知識庫的構(gòu)建。運用因果調(diào)查問卷以及概率刻度等方法分別獲取貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù),從而完成了對貝葉斯知識庫的構(gòu)建;第二是針對貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)的學習。采用貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)學習中

3、的最大似然估計方法對起重機貝葉斯網(wǎng)絡的參數(shù)進行學習修正;第三是模型的推理機制構(gòu)建。采用貝葉斯精確推理算法中的基于簇樹傳播的算法作為本模型的推理算法,能完成對故障的量化推理。在實現(xiàn)方面,本文對系統(tǒng)中的貝葉斯網(wǎng)絡診斷方式進行了總體設計。在設計中以模塊為單位,對網(wǎng)絡生成模塊、推理模塊、貝葉斯知識庫管理模塊、網(wǎng)絡參數(shù)學習模塊進行了設計,為改進后的整個起重機診斷系統(tǒng)的軟件開發(fā)奠定了堅實的基礎。
　　 通過分析比較原系統(tǒng)和采用貝葉斯網(wǎng)絡診斷