作者：郑日晖,岑健,陈志豪,熊建斌 单位：广东省自动化研究所;广州市自动化学会 出版：《自动化与信息工程》2020年第02期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGZXG2020020040 DOC编号：DOCGZXG2020020049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对单一传感器故障诊断信息源简单、信息不完整的局限性，提出一种基于经验模态分解样本熵与改进DS证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。该方法对每路传感器采集的振动信号进行经验模态分解，并计算其固有模态函数IMF的样本熵作为故障特征变量；将故障特征变量输入事先训练好的各个随机森林分类器进行分类；以每个随机森林的分类结果作为证据体，采用改进的DS证据理论进行融合并输出最终分类结果，实现多个传感器信息有效融合，各传感器间形成信息互补，达到优化决策目的。实验结果表明：该方法故障诊断准确率达98.85%，且具有鲁棒性。

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