典型文献
基于Cov-ACO优化BN结构的板带质量诊断
文献摘要：
为实现复杂的板带生产质量相关故障精准识别与诊断,以板带质量相关故障为研究对象.首先,针对贝叶斯网络中节点过多导致网络参数过多和计算速度慢的问题,提出了一种基于协方差和蚁群优化BN结构的质量相关故障诊断模型.通过蚂蚁优化算法对贝叶斯网络进行优化,简化推理过程.其次,将节点间的互信息作为概率推理的重要因素,并将其集成到贝叶斯推理过程中.最后,利用热轧板带生产实测数据展开验证.结果表明,该模型能有效识别质量相关故障,模型的准确率达80％以上,满足实际生产需求,验证了优化诊断模型的有效性.
文献关键词：
热轧;贝叶斯网络;质量相关故障;蚁群优化;质量诊断
中图分类号：
作者姓名：
郭贺松;孙建亮;杨振;彭艳
作者机构：
燕山大学机械工程学院, 河北秦皇岛 066004;燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心, 河北秦皇岛 066004
文献出处：
引用格式：
[1]郭贺松;孙建亮;杨振;彭艳-.基于Cov-ACO优化BN结构的板带质量诊断)[J].塑性工程学报,2022(10):126-134
A类：
质量相关故障
B类：
Cov,ACO,BN,质量诊断,生产质量,精准识别,贝叶斯网络,中节点,点过,网络参数,计算速度,速度慢,协方差,蚁群优化,故障诊断模型,蚂蚁,推理过程,互信息,概率推理,贝叶斯推理,热轧板带
AB值：
0.297358
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
