一种增量式贝叶斯算法及篦冷机故障诊断

• 作者: 刘兆伦 刘彬 张春兰 武尤 王海羽
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 贝叶斯增量学习 结构学习 篦冷机 水泥熟料换热 二次风温 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 机械基础工程
• 页码范围: 1163-1171
• 页数: 9页
• 分类号: TH165.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2019.10.005

摘要

针对批量式算法增量维护性能差的缺点,提出了一种贝叶斯增量学习算法(ILA).检测到新数据集时,构造WTUN函数来判断结构是否需要更新,若结构需要更新,则构建影响度(Affect)函数,得到结构中需要修正的节点集,在其马尔可夫范围内利用爬山算子修改得到候选结构,利用改进的评分函数选择评分最大的结构作为最优结构.无论结构是否更新,都将原参数作为先验参数,利用EM算法更新参数.将该算法与批量爬山(HC)算法、增量爬山(IHC)算法、增量遗传算法(IGA)对比,ILA算法可以对网络进行增量维护,一定程度上节省了空间和时间.利用该算法建立篦冷机工艺参数的故障诊断模型,该模型能较为准确地实现对二次风温的故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘彬	燕山大学河北省特种光纤与光纤传感实验室	304	3194	26.0	40.0
5	刘兆伦	燕山大学河北省特种光纤与光纤传感实验室	32	199	9.0	13.0
9	张春兰	燕山大学信息科学与工程学院	4	4	2.0	2.0
10	武尤	燕山大学信息科学与工程学院	3	2	1.0	1.0
11	王海羽	燕山大学信息科学与工程学院	2	4	2.0	2.0