作者：徐卫晓,谭继文,文妍 单位：中国机械工程学会;广州机械科学研究院 出版：《机床与液压》2014年第23期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJCYY2014230510 DOC编号：DOCJCYY2014230519 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对单一传感器对滚动轴承故障信息的识别具有不确定性的缺陷，提出了基于BP神经网络与D-S证据理论的多传感器信息融合的方法。将BP神经网络的输出结果进行归一化处理作为各焦元的基本概率分配，轴承的5种故障类型作为系统的识别框架，根据Dempster合成法则进行决策级融合。试验结果表明，利用该方法对轴承的内圈磨损、外圈磨损、滚珠磨损等故障进行试验诊断，提高了故障诊断的准确率，验证了该方法的可行性。

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