《表7 篦速V和风机转速R的先验概率表》

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《改进免疫遗传算法的篦冷机二次风温故障诊断》

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二次风温与三次风温是衡量热回收效率的重要工艺参数[20]，其中二次风温一般保持在980?C～1200?C，三次风温一般保持在880?C～980?C.二者的参数学习与推理过程是类似的，并且由IIGA算法构造的诊断模型结构可知，二次风温是三次风温的父节点，即二次风温的状态变化会影响三次风温的状态，若二次风温偏高，会直接导致三次风温偏高；若二次风温偏低，同样会导致三次风温偏低.因而以二次风温为例详细说明诊断模型的参数学习与推理情况.以图11为例，节点V，R对应的条件概率如表7所示，节点Ph对应的条件概率表如表8所示，其中表7的篦速V、风机转速R是图11结构的两个根节点，表8的窑头负压Ph是图11结构的非根节点，所有节点（包括根节点和非根节点）的概率都是在结构和样本数据的基础上，进行参数学习，得到的参数表，也称概率表.表7篦速V、风机转速R的先验概率表和表8窑头负压Ph的条件概率表是在通过IIGA得到的篦冷机贝叶斯结构和数据样本基础上，进行参数学习（本文使用最大似然估计法）得到的.