一种增量式贝叶斯算法及篦冷机故障诊断

论文摘要

针对批量式算法增量维护性能差的缺点,提出了一种贝叶斯增量学习算法(ILA)。检测到新数据集时,构造WTUN函数来判断结构是否需要更新,若结构需要更新,则构建影响度(Affect)函数,得到结构中需要修正的节点集,在其马尔可夫范围内利用爬山算子修改得到候选结构,利用改进的评分函数选择评分最大的结构作为最优结构。无论结构是否更新,都将原参数作为先验参数,利用EM算法更新参数。将该算法与批量爬山(HC)算法、增量爬山(IHC)算法、增量遗传算法(IGA)对比,ILA算法可以对网络进行增量维护,一定程度上节省了空间和时间。利用该算法建立篦冷机工艺参数的故障诊断模型,该模型能较为准确地实现对二次风温的故障诊断。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘兆伦,张春兰,武尤,王海羽,刘彬

关键词: 贝叶斯增量学习,结构学习,篦冷机,水泥熟料换热,二次风温,故障诊断

来源: 中国机械工程 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 无机化工,自动化技术

单位: 燕山大学河北省特种光纤与光纤传感实验室,燕山大学信息科学与工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51641609)

分类号: TP18;TQ172.622.4

页码: 1163-1171

总页数: 9

文件大小: 2148K

下载量: 177

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