基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

• 作者: 张士刚 杨拥民 罗旭 骆彦廷
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网 概率图模型 故障诊断 机器学习 多信号模型
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 142-149
• 页数: 8页
• 分类号: TN95
• 字数: 5572字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11887/j.cn.202002019

摘要

以概率图理论为基础,系统研究基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障、耦合故障、动态故障、故障预测等复杂情形的诊断.为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化.对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨拥民	国防科技大学智能科学学院装备综合保障技术重点实验室	60	825	15.0	27.0
2	张士刚	国防科技大学智能科学学院装备综合保障技术重点实验室	2	1	1.0	1.0
3	罗旭	国防科技大学智能科学学院装备综合保障技术重点实验室	4	0	0.0	0.0
4	骆彦廷	国防科技大学智能科学学院装备综合保障技术重点实验室	2	13	1.0	2.0