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为了提高电机故障诊断的准确性,引入一种多传感器信息融合的诊断方法.将多个传感器所采集的转子振动频谱信号处理后,利用蚁群神经网络进行故障局部诊断,以获得彼此独立的证据,再由证据理论对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断.实验结果表明,该方法有效提高诊断的可信度,减少电机故障分类识别的不确定性.