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第
41
卷第
4
期
2010
年
8
月
中南大学学报(自然科学版)
Journal
of
Central
South
University
(Science
and
Technology)
Vo
l.
41
No
.4
Aug.2010
基于贝叶斯网络分类器的船
柴油机冷却系统故障诊断
曾谊晖
l
,
2
,鄂加强
3
,朱浩
3
,龚金科
3
(1.中南大学机电工程学院,湖南长沙,
410083;
2.
湖南涉外经济学院数控中心,湖南长沙,
410205;
3.
湖南大学机械与运载工程学院,湖南长沙,
410082)
摘
要:针对船舶柴油机冷却系统故障诊断中信息和知识具有随机性和不确定性的特点,提出基于贝叶斯网络分
类器的船舶柴油机冷却系统故障诊断的
NB
贝叶斯网络故障诊断模型和
TAN
故障诊断模型。研究结果表明:这
2
种故障诊断模型均可通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数,提高诊断效果:采用
这
2
种故障诊断模型,正判率在
80
.5
7%
以上。
关键词:船舶柴油机:冷却系统:故障诊断:贝叶斯网络
中图分类号:
TK464
文献标志码
:A
文章编号:
1672-7207(2010)04
一
1379-06
Fault diagnosis on cooling system of ship diesel engine based on
Bayes network classifier
ZENG
Yi_hui
1
,2, E
Jia-qiang
3
,
ZHU
Hao
3
,
GONG
Jin-ke
3
(1.
School
ofMechanical
and Electrical Engineering, Central South
Univers
坷,
Changsha 410083, China;
2. Computer Numberical
Con
位。
1
Tooling Center, Hunan Intemational Economics University, Changsha 410205, China;
3. College
ofMechanical
and Vehicle Engineering,
Hunan
University, Changsha 410082, China)
Abstract:
Due
to the randomness and uncertainty
of
fault diagnosis
data
企
om
cooling system
of
ship diesel engine,
Naive Bayes
(NB) and tree augmented naive Bayes (TAN) diagnostic model
on
cooling system
of
ship diesel engine were
set up based
on
Bayes network classifier.
The
results show that the effectiveness
of
NB
model and TAN model can be
enhanced
by
the self-improvement method.
When
the training samples are accumulated, these models will modify their
structure and probability distribution. The correction rates
ofthe
proposed models are higher than 80
.5
7%.
Keywords:
ship diesel engine; cooling system; fault diagnosis; Bayes
ne
饥lI
ork
船舶柴油机工作时,气缸内燃烧气体的高温可达
2
000
.C
。任何船舶柴油机都需要进行冷却散热,并
要有一整套相应的冷却系统。船舶柴油机并非越冷越
好,过分冷却会使柴油机的功率降低。船舶柴油机冷
却系统是船舶柴油机中重要的运行设备之一,其故障
诊断一直受到人们的广泛重视
[1-2]
。柴油机冷却系统故
障诊断的手段较多,其中,机理分析是目前对柴油机
收稿日期:
2009
一
10-21;
修回日期:
2009
一
12-28
基金项目:湖南省教育厅优秀青年基金资助项目
(08B042)
冷却系统进行故障诊断最方便、最有效的手段之
一。柴油机冷却系统的复杂性决定了目前的系统特性
参数并未含有足够的故障部位信息[坷,因此,以机理
分析为主结合试验结果的综合诊断方法得到了深入研
究
[4-6]
。在信息准确、完备的情况下,采用这些方法大
多能够得到比较满意的结果。然而,实际上,人们得
到的往往是不完备、不精确的结构参数和分布参数,
通信作者
z
曾谊晖
(1972
寸,男,湖南湘潭人,博士研究生,副教授,高级访问学吝,从事数控、材料和自动控制的研究:电话:
0731-88118922;
E-mail:
774158154@qq.com
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