神经网络和D-S理论在电梯故障诊断中的应用

赵裕峰

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神经网络和D-S理论在电梯故障诊断中的应用

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针对电梯实时故障诊断困难及故障点定位准确率低等缺点,提出一种基于神经网络且结合了D-S理论的信息融合诊断方法,并建立了相应的故障诊断模型.对小波包特征参数提取的原理、过程及特点作了详尽的描述与分析,将其应用到电梯轿厢振动信号的分解与提取,并将所提取出来的内容作为特征向量,再结合神经网络与D-S证据理论,进行故障诊断.进一步介绍了BP神经网络训练的过程,结合实验仿真探索决策融合诊断结果的获取.实验结果表明:神经网络和D-S证据理论相结合发挥了两者的优点,用此方法进行电梯的振动故障诊断具有较好的诊断效果.

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来源
《微处理机》 |2018年第4期|51-55|共5页
作者
赵裕峰;
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作者单位

辽宁水利职业学院信息与电气化系;

沈阳110122;

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正文语种 chi
中图分类调整、测试;
关键词
神经网络; D-S证据理论; 信息融合; 特征提取; 故障诊断;

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