冯中魁
- 作品数：4 被引量：24H指数：3
- 供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省教育厅科研基金秦皇岛市科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：机械工程更多>>
- 基于贝叶斯网络和AMESim仿真的液压系统故障诊断方法被引量：3
- 2013年
- 为考虑多属性信息和验证故障分析结果,提出基于贝叶斯网络和AMESim仿真的液压系统故障诊断方法。根据转向沉重故障征兆建造T-S故障树,求得基本事件的T-S关键重要度;建造故障搜索决策的贝叶斯网络拓扑结构,考虑基本事件的搜索成本、维修综合代价和T-S关键重要度等属性,根据求得的综合评价值进行故障诊断排序;按故障诊断的顺序利用AMESim进行故障仿真,将仿真得到的压力流量特性与实际故障征兆对比,指导完成故障诊断。
- 姚成玉刘文静赵静一冯中魁
- 关键词：液压系统故障诊断贝叶斯网络AMESIM仿真
- 基于粗糙集属性约简和贝叶斯分类器的故障诊断被引量：16
- 2015年
- 利用改进的小波包对收集的信号进行特征提取,解决了小波包分解的频率混叠问题;针对故障信息中的冗余属性问题,提出了基于类差别矩阵改进属性重要度的属性约简算法,根据各条件属性在类差别矩阵中出现1的频次定义新的属性重要度,提高属性约简的效率;通过考虑条件属性与类属性间的关联性,提出了基于熵权法的属性加权朴素贝叶斯分类器算法,提高故障分类精度。通过对滚动轴承故障数据的对比分析,验证了所提组合方法在提高故障诊断正确率、快速性方面所具有的优势。
- 姚成玉李男冯中魁陈东宁
- 关键词：故障诊断粗糙集属性约简
- 基于多源信息融合贝叶斯网络的滚动轴承故障诊断方法
- 随着现代化大型机械设备日益向大型化、复杂化和精密化的方向发展，部件的结构日趋精密。但各部件之间存在许多错综复杂、关联耦合的相互关系，导致其故障特征信息具有不确定性、不完备性等特点，仅仅依靠单一信息源对故障难于做出精确的诊...
- 冯中魁
- 关键词：故障诊断信息融合贝叶斯网络差别矩阵滚动轴承
- 文献传递
- 基于贝叶斯网络和理想解动态群决策的故障诊断方法被引量：3
- 2013年
- 为综合利用多属性信息和历次故障搜索结果反馈信息进行故障诊断,提出一种基于贝叶斯网络和理想解动态群决策的故障诊断方法。以砼泵分配阀液压系统为例,利用贝叶斯网络对系统进行分析并求解根节点的后验概率和关键重要度;根据本次诊断成功与否对下次最优搜索决策影响程度的大小,定义出启发函数求解启发式信息价值;考虑后验概率、关键重要度和启发式信息价值等因素,利用基于熵权的理想解法求取搜索方案的群体理想解和逆理想解,得到故障搜索最佳方案;考虑历次故障搜索最佳方案对当前搜索方案的影响,最终求得故障搜索的最佳方案序列。该方法克服了单属性决策和群决策方法的不足,提高了故障诊断的可行性和诊断效率。
- 姚成玉陈东宁冯中魁吕世君
- 关键词：故障诊断贝叶斯网络理想解法
