考虑设备故障条件下作业车间基于贝叶斯推理理论的瓶颈设备漂移预测研究  

Bottleneck shifting prediction based on bayesian inference for job shop with machine failures

作　　者：翟颖妮[1] 李红然[2] 刘昌军[1] 褚崴[1] 

机构地区：[1]西安建筑科技大学机电工程学院,西安710055 [2]中国空间技术研究院西安分院电子制造中心结构室,西安710100

出　　处：《制造业自动化》2015年第4期31-35,共5页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金(51305024);陕西省教育厅自然科学专项(2013JK1035);陕西省自然科学基础研究计划项目(2012JM7017)

摘　　要：针对作业车间设备故障引起瓶颈漂移问题,提出一种基于贝叶斯推理理论的瓶颈设备漂移预测方法。该方法建立了瓶颈漂移预测模型,并将瓶颈设备预测周期分为多个滚动窗,通过初始滚动窗内各设备先验瓶颈概率的计算、设备故障模拟与条件概率的计算、相邻滚动窗内各设备先验瓶颈概率到后验瓶颈概率的转换,依据瓶颈漂移预测模型来实现瓶颈设备的动态漂移预测。最后通过实例对瓶颈漂移预测方法进行了仿真分析。

关 键 词：贝叶斯推理理论 瓶颈 漂移 滚动窗 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]