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通过运用贝叶斯网络和证据理论的方法来解决机械故障诊断过程中的不确定性问题,提出了一种新的故障诊断方法及其对应的实现方法,并且通过实例进行验证,其结果表明此方法是可行的。研究内容和创新工作:运用不确定理论解决机械故障诊断中不确定性问题;运用贝叶斯网络构建故障诊断系统模型;第三点,推拉连续式酸洗线机组,通过对局部区域进行概率推理,推拉连续式酸洗线机组图片,大大简化推理过程;第四点,通过证据理论解决了假设冲突的问题,并且实现了知识的集结。



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在无张力计的连续酸洗线生产过程中,在机械故障诊断领域出现了一个急需解决的问题,那就是如何解决不确定性问题。故寻求能对复杂设备故障诊断与维修相关的各种信息进行快速,并有效处理不确定的决策模型及方法,一直是研究者们不懈努力的方向。针对机械故障诊断中存在大量的不确定性问题现象,传统的故障诊断方法已经不能满足需求。然而随着不确定理论的迅速崛起及其在解决故障诊断中的不确定性问题所表现出性,其已成为研究者们的主要研究方向之一。



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