基于贝叶斯算法的生产线故障检测方法

摘要

稀土生产设备状态的有效检测,是保证稀土生产过程可靠、连续运行以及产品质量的关键。通过对萃取槽上的皮带和电动机故障类型进行分析,提出一种基于改进贝叶斯算法的故障检测方法。以稀土萃取生产过程故障检测中的几个主要参量为研究对象,对比分析贝叶斯估计与正则化二次判别方法,引入级数逼近将二者结合起来,通过散度函数最小化贝叶斯分类算法的期望误差,对皮带和电动机的故障进行二分类,形成改进贝叶斯算法的故障检测方法。实验结果表明,此方法能够准确地检测出生产过程中的故障类型为皮带或者电动机的故障。

关键词

贝叶斯 / 正则化 / 生产线 / 故障检测 / 智能技术 / 皮带 / 电动机

基金资助

桂林市科技攻关项目(20190211-14); 桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2019YCXS010)