基于Dempster-Shafer证据理论的信息融合在设备故障诊断中应用

王奉涛; 马孝江; 朱泓; 王志鹏

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基于Dempster-Shafer证据理论的信息融合在设备故障诊断中应用

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给出了一种基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的多故障特征信息融合的故障诊断方法,并以旋转机械故障诊断为例,详细说明了该方法的具体实现步骤. 结果表明,经过多故障特征信息融合,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,因此充分显示了该诊断方法的有效性.

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来源
《大连理工大学学报》 |2003年第4期|470-474|共5页
作者
王奉涛; 马孝江; 朱泓; 王志鹏;
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作者单位

大连理工大学,振动工程研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学,振动工程研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学,振动工程研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学,振动工程研究所,辽宁,大连,116024;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
Dempster-Shafer证据理论; 神经网络; 信息融合; 故障诊断;

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