文献类型：期刊文章

作　　者：仝兆景[1,2] 石秀华[1] 王文斌[3] 杜向党[1] 田晶[1]

机构地区：[1]西北工业大学航海学院 [2]河南理工大学电气工程与自动化学院 [3]中国人民解放军68302部队

出　　处：《振动．测试与诊断》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61104079);长安大学公路养护装备国家工程实验室开放基金资助项目(2013G1502048)

年　　份：2014

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：237-241

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对柴油发动机的充电发电机结构及振动的复杂性导致其转子振动故障具有多层次性、耦合性和随机性,以及故障信息不完整性等特点,提出了一种基于振动频谱分析和贝叶斯网络的转子振动故障诊断方法。该方法将故障源和故障现象根据专家经验数值化表示并离散化,运用改进的优化分簇算法,构建特定振动故障类型的贝叶斯诊断网络,利用贝叶斯网络推理算法诊断出故障概率分布,并利用具体的故障证据、设定值对该方法进行验证。仿真及实验结果表明,该方法能在故障信息不完整情况下,依据不完整证据信息更新各网络节点的概率状态,实现对不确定信息的推理和估计,得到较好的诊断结果,提高了转子振动故障的诊断准确度。

关 键 词：贝叶斯网络 分簇 振动 故障诊断

分 类 号：TP206.3] TP18]