【摘 要】
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针对单一传感器难以准确描述转子振动情况的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的全信息故障诊断方法。结合小波分析和信息熵理论,提取各测点振动信号的全信息故障特征向量。
【基金项目】
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国家“973”计划基金资助项目“先进重型燃气轮机制造基础研究”（2013CB035700）, 国家自然科学基金资助项目“多能场作用下复杂零件的服役变形机理与几何补偿”（51275535）
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针对单一传感器难以准确描述转子振动情况的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的全信息故障诊断方法。结合小波分析和信息熵理论,提取各测点振动信号的全信息故障特征向量。以此作为相应BP神经网络的输入进行模式识别,获得各测点的原始证据。利用冲突性对各测点的原始证据进行预处理,再根据可信度对新证据进行加权平均融合,得到最终诊断结果。实验结果表明,该方法能有效获得原始证据,并降低冲突证据对合成结果的影响,诊断正确率为93%,高于常规BP方法和BP-D-S融合方法。
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