【摘 要】
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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
【机 构】
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太原理工大学机械工程学院; 煤矿综采装备山西省重点实验室; 山西焦煤集团有限责任公司博士后科研工作站;
【基金项目】
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山西省青年科技研究基金项目(201601D021084);国家留学基金资助项目(留金法[2017]5087)
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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。
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