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基于多源信息融合的滚动轴承故障监测方法

         
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提出了一种基于多源信息融合的滚动轴承运行状态监测方法。首先,获取2种不同类型的传感数据信息(轴承振动和电动机电流),对单一类型的数据进行时域、频域及时频域的特征提取,得到24维的信息特征矩阵,基于主成分分析法(PCA)对矩阵降维,将第一主成分归一化后的向量作为初始证据源;其次,利用熵权法对每个类型的数据进行权重评估,并对初始证据源进行修正;然后,通过孙全组合规则改进D-S证据理论的融合决策,重新建立新的决策规则并引入离散度对融合结果进行评价;最后,借助帕德博恩大学公开的轴承数据信息作为数据源进行方法验证。试验结果表明:本方法可有效融合不同类型的状态特征信息,在同等级故障下,改进D-S融合效果是改进前的8倍以上;在相同加载条件下,改进D-S融合效果是改进前的4倍以上。

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