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| 基于多域特征及多传感器网络融合的滚动轴承故障诊断 | |
| 引用本文： | 任学平,辛向志,庞震,邢义通,王建国.基于多域特征及多传感器网络融合的滚动轴承故障诊断[J].轴承,2015(2):53-58. |
| 作者姓名： | 任学平 辛向志 庞震 邢义通 王建国 |
| 作者单位： | 内蒙古科技大学机械工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(21366017);内蒙古自治区自然科学基金项目(2012MS0717) |
| 摘 要： | 将幅值域无量纲参数和时频域信息熵作为概率神经网络的特征向量,构建多传感器系统概率神经网络的初级诊断网络,并利用概率神经网络累加层输出结果构建Dempster-Shafer证据理论的mass函数,通过Dempster-Shafer证据理论进行决策级融合诊断。将该方法用于滚动轴承故障模式分类,并通过实验室及现场实例验证了该方法的可行性与有效性。 |
| 关 键 词： | 滚动轴承 故障诊断 信息熵 概率神经网络 证据理论 融合 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |