作者：廖平,郑友娟,覃才珑 单位：华东计算机技术研究所;上海计算机学会 出版：《计算机工程》2016年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJC2016030550 DOC编号：DOCJSJC2016030559 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多传感器信息融合的故障诊断方法研究及应用》PDF+DOC2013年第06期 刘希亮,陈桂明,李方溪,张倩 《基于改进证据理论的故障诊断方法研究及应用》PDF+DOC2013年第18期 刘希亮,陈桂明,李方溪,张倩,罗显廷 《基于神经网络信息融合技术的应用》PDF+DOC2005年第22期 汪召堂,于晓阳 《证据理论在汽轮机转子故障诊断中的应用》PDF+DOC2012年第11期 程加堂,艾莉,徐绍坤 《基于神经网络和证据理论的信息融合在故障诊断中的应用》PDF+DOC2012年第11期 李伟,梁玉英,朱赛 《基于多传感器信息融合和神经网络的汽轮机故障诊断研究》PDF+DOC2010年第03期 凌六一,黄友锐,魏圆圆 《基于证据理论的装备损伤定位方法中的关键问题研究》PDF+DOC2015年第11期 尚跃庭,公聪聪,王振业,宋文云 《基于改进D-S证据理论的航空发动机转子故障决策融合诊断研究》PDF+DOC2014年第02期 胡金海,余治国,翟旭升,彭靖波,任立通 《基于DS证据理论的精馏塔故障诊断方法》PDF+DOC2013年第28期 杨帆,江星,陈茂林,吴迅,张岗 《火电机组信息融合故障诊断方法及其发展》PDF+DOC2005年第01期 陈非,黄树红,张燕平,高伟

    • 针对单一传感器难以准确描述转子振动情况的问题，提出一种基于改进D-S证据理论的全信息故障诊断方法。结合小波分析和信息熵理论，提取各测点振动信号的全信息故障特征向量。以此作为相应BP神经网络的输入进行模式识别，获得各测点的原始证据。利用冲突性对各测点的原始证据进行预处理，再根据可信度对新证据进行加权平均融合，得到最终诊断结果。实验结果表明，该方法能有效获得原始证据，并降低冲突证据对合成结果的影响，诊断正确率为93%，高于常规BP方法和BP-D-S融合方法。

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