简介概要

基于BN和A-star的矿井提升机制动系统故障诊断

来源期刊:矿业研究与开发2018年第8期

论文作者:李娟莉 樊忠

文章页码:116 - 120

关键词:贝叶斯网络;A-star算法;故障诊断;矿井提升机;

摘    要:针对提升机制动系统故障诊断推理不确定因素多及故障诊断中推理不准确等问题,提出了贝叶斯网络和改进的A-star推理算法相融合的不确定性推理故障诊断方法。首先利用组态王进行数据的采集,并将采集到数据库中的数据用MATLAB进行预处理,将得出的结果导入到Netica软件中进行参数学习和不确定推理,最后利用改进的A-star算法搜索出发生故障最大的路径,并按路径排除故障。经实验验证:该故障诊断方法具有较高的准确性和稳定性。

详情信息展示

基于BN和A-star的矿井提升机制动系统故障诊断

李娟莉1,2,3,樊忠1,2

1. 太原理工大学机械工程学院2. 煤矿综采装备山西省重点实验室3. 山西焦煤集团有限责任公司博士后科研工作站

摘 要:针对提升机制动系统故障诊断推理不确定因素多及故障诊断中推理不准确等问题,提出了贝叶斯网络和改进的A-star推理算法相融合的不确定性推理故障诊断方法。首先利用组态王进行数据的采集,并将采集到数据库中的数据用MATLAB进行预处理,将得出的结果导入到Netica软件中进行参数学习和不确定推理,最后利用改进的A-star算法搜索出发生故障最大的路径,并按路径排除故障。经实验验证:该故障诊断方法具有较高的准确性和稳定性。

关键词:贝叶斯网络;A-star算法;故障诊断;矿井提升机;

<上一页 1 下一页 >

相关论文

  • 暂无!

相关知识点

  • 暂无!

有色金属在线官网  |   会议  |   在线投稿  |   购买纸书  |   科技图书馆

中南大学出版社 技术支持 版权声明   电话:0731-88830515 88830516   传真:0731-88710482   Email:administrator@cnnmol.com

互联网出版许可证:(署)网出证(京)字第342号   京ICP备17050991号-6      京公网安备11010802042557号