【摘 要】
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本文构建了采用局部神经网络与证据理论相结合的数据融合装备故障诊断通用框架。在故障模式识别中提出将RBF神经网络作为局部神经网络,将小波包分解提取的各频率能量作为其输
【机 构】
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桂林电子科技大学 机电工程学院,广西 桂林 541004
【出 处】
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2010年全国振动工程及应用学术会议(暨第十二届全国设备故障诊断学术会议、第二十三届全国振动与噪声控制学术会议)
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本文构建了采用局部神经网络与证据理论相结合的数据融合装备故障诊断通用框架。在故障模式识别中提出将RBF神经网络作为局部神经网络,将小波包分解提取的各频率能量作为其输入向量,对各传感器采集的信号分别做特征级融合,并通过实验验证了该方法的有效性。结合神经网络和证据理论的特点,给出神经网络与D-S证据理论结合使用的决策级融合。实验结果表明,使用D-S理论对神经网络给出的证据进行融合后,机械装备故障诊断的判别结果更为准确。
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