动态贝叶斯网络物联网应用方式

动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN）在工业物联网（IIoT）中的实现需结合实时数据流与领域知识，其核心步骤及数据支持如下：

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一、动态贝叶斯网络的实现步骤

1. 数据采集与预处理

• 数据来源：

  • 设备运行数据：振动、温度、电流、压力等传感器数据（如中数控机床的振动频谱与刀具温度）。

  • 环境数据：车间温湿度、粉尘浓度等环境参数。

  • 维护记录：历史故障类型、维修时间、更换部件信息（如中的设备维护日志）。

  • 设备参数：设计规格、材料特性、工艺流程参数（如中火工品压药压力与密度关系）。

• 预处理：

  • 噪声滤波：小波变换去除高频噪声（如中的边缘计算层处理）。

  • 特征提取：时频域统计量（如FFT能量熵、小波包能量）和时序特征（如滑动窗口均值/方差）。

  • 数据对齐：时间戳同步（如中基于时间窗的动态分组）。

2. 网络结构设计

• 节点定义：

  • 状态节点：设备健康状态（如正常/潜在故障/故障）、环境状态（如温度超标）。

  • 观测节点