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摘要
传统方法在诊断设备振动故障时，仅提取了振动信号时域特征作为故障向量，导致故障诊断准确率较低、诊断时间较长，故设计了基于贝叶斯分类的核电站泵类设备振动故障诊断方法，在采集泵类设备振动信号后，重构振动信号低频部分并提取信号的时域和频域向量。将提取结果作为贝叶斯分类器的条件属性变量，计算变量归于故障类别的信息熵，选择最高信息熵对应的故障类别作为诊断结果。结果表明：该方法在提高故障诊断准确率的同时缩短了诊断时间。
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单位成都理工大学工程技术学院
