| 多传感器信息融合在滚动轴承故障诊断中的应用 |
| |
| 引用本文： | 马文龙,吕建新,吴虎胜,黄炯龙. 多传感器信息融合在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 传感器与微系统, 2013, 32(7) |
| |
| 作者姓名： | 马文龙 吕建新 吴虎胜 黄炯龙 |
| |
| 作者单位： | 武警工程大学,陕西西安,710086 |
| |
| 摘 要： | 针对单一传感器在滚动轴承故障诊断中存在故障识别率不高,敏感特征不易提取,诊断系统可靠性差等问题,提出了采用多传感器特征层、决策层信息融合的故障诊断方法.对振动信号采用经验模式分解(EMD)、小波包和局部均值分解(LMD)方法进行处理并提取特征向量,构建支持向量机分类器.经过特征层交叉诊断,得到初步诊断结果,在决策层采用D-S证据理论进行决策融合.试验表明:该方法可以提高滚动轴承故障识别率.
|
| 关 键 词： | 多传感器 信息融合 滚动轴承 支持向量机 D-S理论 |
Application of multi-sensor information fusion in rolling bearing fault diagnosis |
| |
| MA Wen-long , L Jian-xin , WU Hu-sheng , HUANG Jiong-long. Application of multi-sensor information fusion in rolling bearing fault diagnosis[J]. Transducer and Microsystem Technology, 2013, 32(7) |
| |
| Authors: | MA Wen-long L Jian-xin WU Hu-sheng HUANG Jiong-long |
| |
| Affiliation: | MA Wen-long , L(U) Jian-xin , WU Hu-sheng , HUANG Jiong-long |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | multi-sensor information fusion rolling bearing support vector machine Dempster-Shafer (D-S)theory |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
