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基于AESL-GA的BN球磨机滚动轴承故障诊断方法
1
作者
王进花
汤国栋
+1 位作者
曹洁
李亚洁
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1138-1146,共9页
针对基于知识的贝叶斯网络(BN)构建方法存在不完全和不精确的缺点,提出一种基于知识引导和数据挖掘的BN结构构建方法。针对单一信号故障诊断结果不精确的问题和故障信息中存在的不确定性问题,将电流信号与振动信号融合建立BN的特征节点...
针对基于知识的贝叶斯网络(BN)构建方法存在不完全和不精确的缺点,提出一种基于知识引导和数据挖掘的BN结构构建方法。针对单一信号故障诊断结果不精确的问题和故障信息中存在的不确定性问题,将电流信号与振动信号融合建立BN的特征节点,分别提取2种信号的故障特征参数,利用区分度指标法进行特征筛选,将其作为BN结构特征层的节点。将专家知识构建的初始BN结构结合自适应精英结构遗传算法(AESL-GA)进行结构优化,通过自适应限制进化过程中的搜索空间,减少自由参数的数量,提高其全局搜索能力,得到最优BN结构。通过MQY5585溢流型球磨机滚动轴承实测数据和Paderborn University轴承数据集对所提方法进行验证,结果证明了所提方法的有效性。
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关键词
贝叶斯网络
故障诊断
自适应精英结构遗传算法
滚动轴承
信号融合
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职称材料
题名
基于AESL-GA的BN球磨机滚动轴承故障诊断方法
1
作者
王进花
汤国栋
曹洁
李亚洁
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
甘肃省制造信息工程研究中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1138-1146,共9页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1713600)
国家自然科学基金(62063020)
甘肃省自然科学基金(20JR5RA463)。
文摘
针对基于知识的贝叶斯网络(BN)构建方法存在不完全和不精确的缺点,提出一种基于知识引导和数据挖掘的BN结构构建方法。针对单一信号故障诊断结果不精确的问题和故障信息中存在的不确定性问题,将电流信号与振动信号融合建立BN的特征节点,分别提取2种信号的故障特征参数,利用区分度指标法进行特征筛选,将其作为BN结构特征层的节点。将专家知识构建的初始BN结构结合自适应精英结构遗传算法(AESL-GA)进行结构优化,通过自适应限制进化过程中的搜索空间,减少自由参数的数量,提高其全局搜索能力,得到最优BN结构。通过MQY5585溢流型球磨机滚动轴承实测数据和Paderborn University轴承数据集对所提方法进行验证,结果证明了所提方法的有效性。
关键词
贝叶斯网络
故障诊断
自适应精英结构遗传算法
滚动轴承
信号融合
Keywords
Bayesian network
fault diagnosis
adaptive elite-based structure learner using genetic algorithm
rolling bearing
signal fusion
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TD453 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AESL-GA的BN球磨机滚动轴承故障诊断方法
王进花
汤国栋
曹洁
李亚洁
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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