| 证据理论在电机故障诊断中的应用 |
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| 引用本文： | 杨伟,顾明星,彭静萍.证据理论在电机故障诊断中的应用[J].电力系统保护与控制,2010,38(2). |
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| 作者姓名： | 杨伟 顾明星 彭静萍 |
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| 作者单位： | 南京理工大学动力工程学院,江苏,南京,210094 |
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| 摘 要： | D-S证据理论作为一种非精确推理算法具有独特的优势,非常适用于存在大量不确定性因素的电机故障诊断工作.提取故障电机的状态特征量,并将其按时域、频域、奇异值分解为多个子参数空间.在此基础上,采用并行BP神经网络及模糊聚类系统对电机故障进行局部诊断.将每个局部诊断结果作为独立的证据体,构造相应的信度分配函数.结合电机故障的信息融合诊断模型,将基于D-S证据理论的决策融合的方法应用于电机故障诊断.通过对案例进行分析,实现了利用多证据体的融合信息对电机故障状态进行诊断,其诊断结果验证了D-S证据理论在提高电机故障诊断的准确性和灵敏性方面的作用.
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| 关 键 词： | 电机故障诊断 D-S证据理论 BP神经网络 模糊聚类分析 |
Application of evidence theory in fault diagnosis for electric machine |
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| YANG Wei,GU Ming-xing,PENG Jing-ping.Application of evidence theory in fault diagnosis for electric machine[J].Power System Protection and Control,2010,38(2). |
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| Authors: | YANG Wei GU Ming-xing PENG Jing-ping |
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