一种采用贝叶斯网络的制造过程异常诊断方法

• 作者: 吕春雷 屈发明 张瑞 石文栋 陈富民
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 制造过程 异常特征 贝叶斯网络 诊断模型
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 页码范围: 9-14
• 页数: 6页
• 分类号: TH16
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201808002

摘要

针对制造过程异常原因复杂、基于传统控制图诊断分析困难等问题,提出了一种采用贝叶斯网络的制造过程异常诊断方法.利用过程异常诊断的先验知识,结合需要诊断的异常特征,构建基于贝叶斯网络的制造过程异常诊断模型.首先提取控制图异常征兆特征,建立贝叶斯网络的异常征兆节点和异常原因节点并进行关联;然后利用先验知识确定贝叶斯网络中的先验概率,建立贝叶斯网络诊断模型;最后根据控制图异常特征,利用诊断模型推理异常发生的原因.以汽轮机转子叶轮制造为例进行了诊断,验证了采用贝叶斯网络作为制造过程诊断方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张瑞	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	43	413	11.0	19.0
2	陈富民	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	34	521	13.0	22.0
3	石文栋	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	1	0	0.0	0.0
4	屈发明	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	1	0	0.0	0.0
5	吕春雷	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	1	0	0.0	0.0