《基于DSmT的航空发动机早期振动故障融合诊断方法》PDF+DOC
作者:翟旭升,胡金海,谢寿生,刘佳,李强
单位:中国航空学会
出版:《航空动力学报》2012年第02期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFHKDI2012020100
DOC编号:DOCHKDI2012020109
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于DSmT与小波网络的齿轮箱早期故障融合诊断》PDF+DOC2013年第09期 陈法法,汤宝平,姚金宝
《基于DSmT的多传感器协同生命探测技术研究》PDF+DOC2015年第09期 杨敬松,洪力,姚振静
《基于多传感器信息融合的矿井提升机诊断系统设计》PDF+DOC2018年第12期 祁瑞敏
《CNN和D-S证据理论相结合的齿轮箱复合故障诊断研究》PDF+DOC2019年第10期 张立智,井陆阳,徐卫晓,谭继文
《串联多传感器信息融合》PDF+DOC1994年第01期 潘震中
《基于经典DSmT的Sonar栅格地图创建》PDF+DOC2007年第03期 李新德,黄心汉,王敏
《基于时域和频域分析的振动传感器改进方法》PDF+DOC2016年第02期 佘磊,段国栋
《潜艇信息融合的一个框架》PDF+DOC2001年第05期 夏佩伦
《多传感器信息融合的谢弗-登普斯特方法》PDF+DOC1994年第03期 潘震中
《中国航空发动机压电式振动传感器达国外先进水平》PDF+DOC
提出在航空发动机多个部位安装多个振动传感器组成传感器网络.采用多传感器信息融合技术进行早期振动故障的诊断方法,并引入Dezert-Smarandache理论(DSmT)来处理由早期微弱故障本身所导致的各个传感器信息相互冲突的问题.在构建的早期微弱故障诊断系统框架中,采用基于本征模态函数(IMF)的信息熵特征提取方法提取各路振动数据的特征,采用反向传播(BP)神经网络完成对故障属性的判断并生成各种故障模式的基本置信分配,最后根据DSmT融合规则得到最终的诊断结果.算例表明采用该方法可以有效地解决早期微弱故障条件下的高冲突信息融合问题,故障诊断结果准确可靠。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。