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基于信息熵的液压状态监测系统故障诊断方法
被引量:
4
1
作者
王佳晨
张宇来
岑岗
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第8期2257-2264,共8页
为提高液压状态监测系统故障诊断的准确度,提出一种基于IGCS-K2算法的液压状态监测系统传感器故障诊断方法。通过结合信息几何理论与K2评分搜索策略优化贝叶斯网络结构的生成方法,利用运转正常的传感器数据形成贝叶斯网络模型并对传感...
为提高液压状态监测系统故障诊断的准确度,提出一种基于IGCS-K2算法的液压状态监测系统传感器故障诊断方法。通过结合信息几何理论与K2评分搜索策略优化贝叶斯网络结构的生成方法,利用运转正常的传感器数据形成贝叶斯网络模型并对传感器最新数据进行预测,通过预测值与观测值的对比判断传感器是否存在故障。实验结果表明,优化后的贝叶斯网络结构生成方法具备相应的理论支持与实践证明,结构准确率与方差优于各类传统方法,该方法可以应用于液压状态监测系统传感器故障诊断中,结果优异。
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关键词
贝叶斯网络
信息几何因果推断
信息
熵
传感器故障诊断
液压状态监测系统
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职称材料
题名
基于信息熵的液压状态监测系统故障诊断方法
被引量:
4
1
作者
王佳晨
张宇来
岑岗
机构
浙江科技学院信息与电子工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第8期2257-2264,共8页
基金
国家自然基金青年科学基金项目(61803337)。
文摘
为提高液压状态监测系统故障诊断的准确度,提出一种基于IGCS-K2算法的液压状态监测系统传感器故障诊断方法。通过结合信息几何理论与K2评分搜索策略优化贝叶斯网络结构的生成方法,利用运转正常的传感器数据形成贝叶斯网络模型并对传感器最新数据进行预测,通过预测值与观测值的对比判断传感器是否存在故障。实验结果表明,优化后的贝叶斯网络结构生成方法具备相应的理论支持与实践证明,结构准确率与方差优于各类传统方法,该方法可以应用于液压状态监测系统传感器故障诊断中,结果优异。
关键词
贝叶斯网络
信息几何因果推断
信息
熵
传感器故障诊断
液压状态监测系统
Keywords
Bayesian network
information-geometry causal inference
information entropy
sensor fault diagnosis
hydraulic condition monitoring system
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于信息熵的液压状态监测系统故障诊断方法
王佳晨
张宇来
岑岗
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
4
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