论文摘要
针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初步诊断;然后,利用改进的D-S证据理论构建融合诊断层,将初步诊断层的诊断结果进行融合,并根据诊断规则得到最终的诊断结果;最后,采用不同的信息融合方法对滚动轴承故障数据进行对比研究。试验结果表明:使用改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法能够有效提高证据可信度,降低不确定性,提高故障诊断精度和故障诊断模型的鲁棒性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张钢,田福庆,梁伟阁,佘博
关键词: 滚动轴承,故障诊断,改进证据理论,信息融合,多分类器
来源: 海军工程大学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 机械工业,自动化技术
单位: 海军工程大学兵器工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61640308),海军工程大学自主立项资助项目(20161579)
分类号: TH133.33;TP181
页码: 42-47
总页数: 6
文件大小: 181K
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