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公开(公告)号：CN115329832A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210743445.3
申请日：2022-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种能够提升设备故障诊断效率和准确率的基于图论解耦和概率融合的多部件机械系统故障诊断方法，其特征在于，通过传感器获得多部件机械系统的运行参数，根据运行参数的可观测性和输出可达性，划分获得多个可观测的子系统，根据划分后的各个子系统建立多部件机械系统的状态空间模型，随后将传感器测得的数据作为输入项，通过无迹卡尔曼滤波处理后，获得空间状态模型的输出残差，根据贝叶斯原理由输出残差计算得到条件概率，同时通过支持向量机对测量数据进行分类获得后验概率，以贝叶斯线性混合的方式，将条件概率与后验概率进行融合获得新的概率，以融合后的概率作为分析标准，结合阈值输出多部件机械系统的状态评估结果。
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