摘要： 為實現減速器異常振動的故障類型快速判斷、降低巡檢與維護成本，研發(fā)了一種減速器異常振動智能診斷模型。在歷史異常振動數據不充足、不平衡的情況下，通過對歷史故障履歷資料的梳理，建立了減速器故障樹，并映射為減速器異常振動貝葉斯網絡結構。同時，對歷史異常振動數據進行振動特征提取與標簽化，選擇期望最大化(EM)算法為參數學習方法，確定貝葉斯網絡節(jié)點變量的概率分布。在減速器運行過程中，該模型... （共6頁）