作者：邓丽君,董增寿,宋明远 单位：太原科技大学 出版：《太原科技大学学报》2012年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTYZX2012030000 DOC编号：DOCTYZX2012030009 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对液压系统故障多样性和复杂性等特点，基于信息融合原理，提出了一种基于神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论相结合的液压系统故障诊断方法。该方法通过构建多子神经网络分类模块进行局部诊断，利用各子神经网络的输出值作为证据理论中的基本可信度，经过证据理论的再次融合得出最终的诊断结果。实例表明，该方法通过简化神经网络结构，提高了局部诊断网络的诊断能力，通过对多源多特征参数的融合，充分利用各传感器的冗余和互补的故障信息，与单一故障特征的诊断相比，显著提高了故障诊断的准确率，降低了决策的不确定性。

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