作者：姜万录,吴胜强 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2010年第08期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2010080090 DOC编号：DOCYQXB2010080099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对D-S证据理论很难确定基本概率分配(BPA)及支持向量机(SVM)的硬判决难获得概率输出的缺陷，融合D-S证据理论和SVM算法提出了一种多数据融合故障诊断新方法：利用“一对一”多类SVM分配了BPA，引入基于矩阵分析的融合算法解决了证据理论存在的计算瓶颈问题。对液压泵进行了试验，首先，采集了柱塞泵松靴、缸体与配流盘磨损等故障信号，应用小波包对采集的信号进行了预处理，提取了12个时频特征量；最后，用所提出的基于SVM和证据理论的多数据融合新方法进行了诊断。试验结果表明，新方法故障确诊率高，诊断有效。

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