【摘 要】
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为实现不同信号来源下的轮毂电机故障诊断,提出一种基于贝叶斯网络(BN)和改进DST理论的轮毂电机故障诊断方法.以电动汽车轮毂电机运行安全为目标,首先,搭建基于振动和噪声的BN诊断模型,得到不同运行工况下基于振动和噪声的BN诊断模型后验概率;然后,提出基于熵权值的改进DST,对基于振动和噪声的BN诊断模型后验概率的冲突部分进行重新分配,得到新的基本信度函数;最后,通过轮毂电机台架实验来验证该方法的有效性.结果显示:改进DST在解决证据间冲突问题的同时,能够有效融合基于振动和噪声的BN诊断后验概率,实现轮毂电
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51775245)。
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为实现不同信号来源下的轮毂电机故障诊断,提出一种基于贝叶斯网络(BN)和改进DST理论的轮毂电机故障诊断方法.以电动汽车轮毂电机运行安全为目标,首先,搭建基于振动和噪声的BN诊断模型,得到不同运行工况下基于振动和噪声的BN诊断模型后验概率;然后,提出基于熵权值的改进DST,对基于振动和噪声的BN诊断模型后验概率的冲突部分进行重新分配,得到新的基本信度函数;最后,通过轮毂电机台架实验来验证该方法的有效性.结果显示:改进DST在解决证据间冲突问题的同时,能够有效融合基于振动和噪声的BN诊断后验概率,实现轮毂电
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