| 基于多源信息融合的发动机转子早期故障识别 |
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| 引用本文： | 王仲生,赵鹏.基于多源信息融合的发动机转子早期故障识别[J].西北工业大学学报,2009,27(3). |
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| 作者姓名： | 王仲生 赵鹏 |
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| 作者单位： | 西北工业大学航空学院,陕西,西安,710072 |
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| 摘 要： | 提出了将神经网络与D-S(Dempster-Shafer)证据理论相结合的发动机转子早期故障分级融合识别方法.文中对多源信息融合系统的基本结构、多源信息融合方法、早期故障融合识别过程等进行了分析和研究,并以发动机转子早期碰摩为对象进行了实验验证.结果表明,将神经网络与D-S证据理论相结合的早期故障分级融合识别方法,能够有效地提高发动机转子早期故障识别的快速性和有效性,利用神经网络的输出构造D-S融合推理中各焦元的基本概率赋值函数,避免了构造基本概率赋值函数时人为因素的影响,提高了故障识别精度.
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| 关 键 词： | 飞机发动机 转子 神经网络 D-S证据理论 多源信息融合 早期故障识别 |
Applying Method of Multi-Source Information Fusion to Achieving Early Diagnosis of Aero-Engine Rotor Fault |
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| Wang Zhongsheng,Zhao Peng.Applying Method of Multi-Source Information Fusion to Achieving Early Diagnosis of Aero-Engine Rotor Fault[J].Journal of Northwestern Polytechnical University,2009,27(3). |
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| Authors: | Wang Zhongsheng Zhao Peng |
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