【摘 要】
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该文针对在故障诊断中靠单一传感器获得的单一信息进行诊断所带的的不确定性,利用多个传感器进行多测点测量来获得多个信息,把数据融合的思想引入到故障诊断中,研究了基于BP
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该文针对在故障诊断中靠单一传感器获得的单一信息进行诊断所带的的不确定性,利用多个传感器进行多测点测量来获得多个信息,把数据融合的思想引入到故障诊断中,研究了基于BP网络与振动信号同源数据融合技术相结合的机械故障诊断方法.首先借助FFT变换、小波分析等理论从多个传感器振动信号中提取故障特征,并利用故障征兆征作为BP网络的输入,建立了基于BP神经网络的故障诊断模型,提出了一种变学习率和附加动量相结合的改进算法,另快了网络的收敛速度,并用它完成了基于单测点信号的故障识别,试验证明网络输出结果理想.在此基础上进行提出了基于D-S证据推理的数据融合,由于用D-S证据推理进行决策层融合时,存在建立质量函数的麻烦,因此提出了BP神经网络与D-S证据推理相结合的综合诊断模型,用优化后的单测点神经网络诊断结果直接转化为D-S证据推理模型,完成多传感器多测点的数据融合过程,得到最后的诊断结果.
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