基于故障树和贝叶斯网络的锂电池模组产线故障诊断方法研究

金明月; 陶为戈; 侯虎; 梅善瑜; 孟凡明

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基于故障树和贝叶斯网络的锂电池模组产线故障诊断方法研究

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针对高柔性生产线故障排查困难等问题,提出了一种故障树分析和贝叶斯网络结合的动力锂电池模组生产线故障诊断方法。首先,通过分析生产线机械结构和工艺流程,结合收集的故障案例,构建自动上料工位的故障树,对故障进行定性分析;其次,使用Netica软件将故障树模型转化为贝叶斯网络模型,对故障进行定量分析;最后,将企业实际故障案例代入故障树进行验证对比。验证结果表明,故障树分析和贝叶斯网络相结合的故障诊断方法准确率达到91.04%,能够实现对整条生产线的故障诊断,诊断过程中不断迭代完善的贝叶斯网络模型可为后续生产工艺的改进提供依据。

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来源
《国外电子测量技术》 |2023年第6期|156-162|共7页
作者
金明月; 陶为戈; 侯虎; 梅善瑜; 孟凡明;
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作者单位

江苏理工学院电气信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
故障诊断; 故障树分析法; 贝叶斯网络; 生产线; Netica;

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