作者:刘希亮,陈桂明,李方溪,张倩 单位:中国机械工程学会 出版:《中国机械工程》2014年第10期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZGJX2014100130 DOC编号:DOCZGJX2014100139 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于改进证据理论的齿轮泵故障诊断方法研究》PDF+DOC2014年第02期 刘希亮,陈桂明,李方溪,张倩 《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 《DS理论在信息融合中的改进》PDF+DOC2004年第06期 许丽佳 《多传感器信息融合在航天侦察中的应用》PDF+DOC2012年第03期 李丹,于小红 《基于时间序列和神经网络的温室传感器节点故障诊断》PDF+DOC2011年第06期 王俊,刘刚 《故障诊断的信息融合方法》PDF+DOC2007年第12期 朱大奇,刘永安 《改进D-S证据理论在多传感器信息融合中的应用》PDF+DOC2013年第30期 王国华,辛江涛,张欣豫 《基于SVDD与D-S证据理论的发动机故障诊断研究》PDF+DOC2013年第01期 张玲玲,廖红云,贾继德,乔龙,程利军 《基于改进证据理论的齿轮泵故障诊断方法研究》PDF+DOC2013年第07期 刘希亮,陈桂明,李方溪,张倩
  • 针对传感器信号不确定会产生冲突证据的问题,提出了一种基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。提出了基于遗传神经网络的原始证据生成方法,利用遗传算法优化神经网络参数,提高网络训练速度;定义了向量空间和方向相似度,利用分类准则函数区分冲突证据和相似证据,通过可信度修正冲突证据,降低了因不确定性产生的冲突对合成结果的影响。通过齿轮泵故障实验验证了改进方法的有效性,改进方法的诊断正确率明显高于单一传感器的诊断正确率,并通过设置适当的阈值提高了方法的灵活性和适用性。

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