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采用小波分析技术对电机噪声进行能量分布特征提取,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,运用Dempster-Shafer证据理论合成算法对各证据理论进行决策级融合。实验表明,此系统诊断结果与实际相符,提高了故障诊断的精度,并满足了诊断的在线实时性要求。