[发明专利]基于流向图和非朴素贝叶斯推理的轴承故障程度识别方法有效
| 申请号： | 201811308165.X | 申请日： | 2018-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN109506936B | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 于军;于广滨 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G01M13/04 | 分类号： | G01M13/04;G01M13/045 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 高媛 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于流向图和非朴素贝叶斯推理的轴承故障程度识别方法，所述识别方法包括如下步骤：步骤一、提取训练样本中滚柱轴承的故障诊断特征，用于构建标准化流向图；步骤二、采用基于征兆属性节点重要度的节点约简算法删除标准化流向图中冗余的征兆属性节点，获得节点约简后流向图；步骤三、提取待诊样本中滚柱轴承的故障诊断特征，利用基于流向图的非朴素贝叶斯推理算法识别待诊样本中滚柱轴承的状态。本发明能直观且准确地识别滚柱轴承的故障程度，为滚柱轴承的故障程度识别提供了一种新颖的解决思路。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 流向 朴素 贝叶斯 推理 轴承 故障 程度 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于流向图和非朴素贝叶斯推理的轴承故障程度识别方法，其特征在于所述识别方法包括如下步骤：步骤一、提取训练样本中滚柱轴承的故障诊断特征，用于构建标准化流向图；步骤二、采用基于征兆属性节点重要度的节点约简算法删除标准化流向图中冗余的征兆属性节点，获得节点约简后流向图；步骤三、提取待诊样本中滚柱轴承的故障诊断特征，利用基于流向图的非朴素贝叶斯推理算法识别待诊样本中滚柱轴承的状态。
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