申请/专利权人：深圳市英维克信息技术有限公司

申请日：2020-05-29

公开（公告）日：2023-12-26

公开（公告）号：CN111680727B

主分类号：G06F18/2135

分类号：G06F18/2135;G06F18/2415

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.26#授权;2020.10.20#实质审查的生效;2020.09.18#公开

摘要：本发明实施例公开了一种基于朴素贝叶斯的故障诊断方法，包括：对目标设备的至少一种工作参数进行主成分分析，提取至少一种工作参数中贡献率满足预设条件的至少一种关键参数；根据市场维护信息，获取目标设备的至少一种可能故障及其对应的故障发生概率、每种关键参数发生异常的参数异常概率和每种可能故障发生时每种关键参数发生异常的条件概率；根据至少一种参数异常概率、至少一种故障发生概率和条件概率构建改进的朴素贝叶斯故障诊断模型；根据改进的朴素贝叶斯故障诊断模型获取导致当前运行异常的目标故障。本发明还公开了诊断设备和存储介质。本发明可以有效提升故障诊断结果的准确性和可靠性，有效提升故障诊断的工作效率。

主权项：1.一种基于朴素贝叶斯的故障诊断方法，其特征在于，包括：对目标设备的至少一种工作参数进行主成分分析，提取所述至少一种工作参数中贡献率满足预设条件的至少一种关键参数；根据市场维护信息，获取所述目标设备的至少一种可能故障及每种所述可能故障的故障发生概率、每种所述关键参数发生异常的参数异常概率和每种所述可能故障发生时每种所述关键参数发生异常的条件概率；具体地，假设目标设备的型号为Y，市面上型号为Y的设备共有N台，根据市场维护信息进行统计，获得N台Y型号的设备中关键参数发生异常Nzj台次，则每种关键参数发生异常的参数异常概率Pzj＝NzjN，j＝1、2、…m，m为关键参数的数目；根据市场维护信息进行统计，获得N台Y型号的设备中发生可能故障Nxi台次，则每种可能故障发生的故障发生概率Pxi＝NxiN，i＝1、2、…k，k为可能故障的数目；获取发生xi事件Nxi台次中，同时发生zj事件Nxzij台次，则每种可能故障发生时每种关键参数发生异常的条件概率Pzj|xi＝NxzijNxi；根据至少一种所述参数异常概率、所述至少一种故障发生概率和所述条件概率构建改进的朴素贝叶斯故障诊断模型；具体地，根据每种关键参数发生异常的参数异常概率Pzj、每种可能故障的故障发生概率Pxi和每种可能故障发生时每种关键参数发生异常的条件概率Pzj|xi，计算每种可能故障发生的后验概率Pxi|zj＝PxiPzj|xiPzj＝NxzijNzj；所述改进的朴素贝叶斯故障诊断模型用于输入zj求出使得后验概率Pxi|zj最大的输出xi；在目标设备运行异常时，获取至少一个异常参数，将所述异常参数输入所述改进的朴素贝叶斯故障诊断模型获取导致当前运行异常的目标故障。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市英维克信息技术有限公司 基于朴素贝叶斯的故障诊断方法、诊断设备和存储介质

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