本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是為了處理人工智能研究中的不確定性問題而發(fā)展起來的。它是將概率統(tǒng)計(jì)理論應(yīng)用于復(fù)雜領(lǐng)域進(jìn)行不確定性推理和數(shù)據(jù)分析的工具。近年來,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)決策支持理論得到了迅速發(fā)展,其技術(shù)已經(jīng)成功運(yùn)用于金融、語音識(shí)別、機(jī)器人等領(lǐng)域。在應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)時(shí),貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建是核心問題,但是目前仍然缺乏成熟的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法,因此利用新型高效的算法解決貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)尋優(yōu)問題具有重要意義。本文針對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)問題進(jìn)行了深入研究,將新近提出的布谷鳥搜索算法運(yùn)用到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)問題中,同時(shí)融合先進(jìn)的搜索策略形成一種新型的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法,并將該算法構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器運(yùn)用于異步電機(jī)的故障診斷中。首先,文章闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的起源與發(fā)展,介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀以及應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)解決問題的優(yōu)越性,并對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論展開綜述。然后,在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建問題上,將新近提出的布谷鳥搜索算法應(yīng)用于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)中,在互信息理論的基礎(chǔ)上,給出一種基于二進(jìn)制Levy飛行的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)隨機(jī)進(jìn)化方法；并在布谷鳥搜索算法中引入競爭機(jī)制,以提高算法性能。其次,在介紹希爾伯特黃變換的基礎(chǔ)上給出了異步電機(jī)定子電流信號(hào)的邊際譜特征提取方法。并闡述了對(duì)邊際譜進(jìn)行量化的方法,最后得出相關(guān)特征向量。最后,結(jié)合異步電機(jī)定子電流的Hilbert邊際譜特征和布谷鳥搜索算法得到的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器結(jié)構(gòu)對(duì)異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷進(jìn)行建模分析,實(shí)驗(yàn)表明,該故障診斷模型十分有效,診斷準(zhǔn)確率高。
【關(guān)鍵詞】：貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 布谷鳥算法 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí) 異步電機(jī) 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM307;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的起源與發(fā)展9
• 1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀和研究意義9-11
• 1.3 論文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)介紹11-13
• 第2章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論13-25
• 2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)13-17
• 2.1.1 概率論基礎(chǔ)13-14
• 2.1.2 有向分割與條件獨(dú)立14-15
• 2.1.3 信息理論15-16
• 2.1.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表示16-17
• 2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)17-21
• 2.2.1 參數(shù)學(xué)習(xí)17-18
• 2.2.2 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)18-21
• 2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器介紹21-24
• 2.3.1 樸素貝葉斯分類器22-23
• 2.3.2 增廣樸素貝葉斯分類器23
• 2.3.3 BAN分類器及其構(gòu)建23-24
• 2.4 本章小節(jié)24-25
• 第3章 基于布谷鳥搜索算法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)25-40
• 3.1 布谷鳥搜索算法簡介25-28
• 3.2 基于布谷鳥搜索算法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)28-39
• 3.2.1 基于Levy飛行的隨機(jī)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更新算法28-30
• 3.2.2 自適應(yīng)閾值的布谷鳥搜索30-31
• 3.2.3 改進(jìn)布谷鳥搜索算法的實(shí)現(xiàn)步驟31-34
• 3.2.4 算法實(shí)驗(yàn)34-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的異步機(jī)故障診斷40-57
• 4.1 異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障簡介40-43
• 4.2 基于HHT的電機(jī)故障特征提取43-48
• 4.2.1 希爾伯特黃變換方法基本理論43-46
• 4.2.2 連續(xù)數(shù)據(jù)的離散化處理46-47
• 4.2.3 基于HHT的電機(jī)故障特征提取過程47-48
• 4.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的異步機(jī)故障診斷48-56
• 4.3.1 邊際譜特征提取50-54
• 4.3.2 故障診斷效果54-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第5章 總結(jié)與展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 作者在攻讀碩士期間發(fā)表,收錄及完成的論文63-64
• 致謝64

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