基于不确定理论的复杂机械系统的故障预测  

Fault prediction of complex mechanical system based on the uncertainty theory

作　　者：苗习生 王桂梅[2] 李艳强[2] 张帅[2] 

机构地区：[1]冀中能源峰峰集团,河北省邯郸市056000 [2]河北工程大学机电学院,河北省邯郸市056038

出　　处：《中国煤炭》2014年第11期59-61,71,共4页China Coal

基　　金：河北省自然科学基金(E2012402027)

摘　　要：针对机械系统信号的不确定性,提出了一种以贝叶斯网络为依据建立故障预测模型的方法,将该方法应用于机械系统的故障预测,针对不同的故障样本进行实验研究,结果表明该方法具有较高的预测精度,为复杂系统的故障预测提供了新途径。Based on the signal of mechanical system has the characteristics of uncertainty,we propose a Bayesian network-based fault prediction model established methods.The method is applied in mechanical system failure prediction,experimental studies for different fault samples,the results show that this method has higher prediction accuracy,provides a new theoretical approach to failure prediction of complex systems.

关 键 词：不确定性 贝叶斯网络 故障预测 机械系统 

分 类 号：TD407[矿业工程—矿山机电] TH165.3[机械工程—机械制造及自动化]