基于SVDD与D-S证据理论的发动机故障诊断研究

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提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)和D—s证据理论相结合的故障诊断新方法,通过SVDD算法分别判断来自单个传感器的数据,然后运用D—s证据理论对各传感器的诊断结果进行信息融合,最终实现对发动机的故障诊断。试验表明,该方法充分利用各信号源的冗余互补信息,降低了诊断的不确定性,提高了故障诊断的可靠性。
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