基于证据理论的集成神经网络故障诊断方法

王奉涛; 马孝江; 朱泓; 张志新; 蔡悦

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基于证据理论的集成神经网络故障诊断方法

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以Dempster-Shafer证据理论为基础,给出了基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则,提出了一种神经网络初步诊断和证据理论融合决策诊断相结合的集成神经网络故障诊断方法,建立了相应的功能模型.并以变速箱轴承故障诊断为例,详细说明了该方法的具体步骤.结果表明,经过多故障特征信息,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,充分显示了该诊断方法的有效性.

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来源
《系统工程与电子技术》 |2004年第2期|240-244|共5页
作者
王奉涛; 马孝江; 朱泓; 张志新; 蔡悦;
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作者单位

大连理工大学机械学院振动工程研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学机械学院振动工程研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学机械学院振动工程研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学机械学院振动工程研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学机械学院振动工程研究所,辽宁,大连,116024;

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

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