【摘 要】
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为解决复杂环境中难以诊断的机械故障,以振动信号和温度、压力等测量信号为基础,建立一种基于多种传感器信号分析的故障诊断模型。针对振动信号,采用小波包对原始振动信号进
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403217);江苏省产学研前瞻性联合创新项目(BY2014081-03);南通大学校级资助省级立项研究生科研创新项目基金(KYLX_1307,YKC14020)
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为解决复杂环境中难以诊断的机械故障,以振动信号和温度、压力等测量信号为基础,建立一种基于多种传感器信号分析的故障诊断模型。针对振动信号,采用小波包对原始振动信号进行分解,提取特征值组成原始特征向量,然后采用粗糙集方法对原始特征向量进行特征约简,将约简后的分类规则作为对向神经网络的训练集。针对温度、压力等测量信号,将各个传感器测量的数据融合形成特征向量,利用遗传算法优化的BP神经网络对其进行训练和模式识别。最后对这两类信号的诊断结果进行融合,构成了一种复合故障诊断模型。实验证明,该诊断模型有较高诊断精度和准
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