【摘 要】
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以Dempster-Shafer证据理论为基础，给出了基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则，提出了一种神经网络初步诊断和证据理论融合决策诊断相结合的集成神经网络故障诊
【机 构】
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大连理工大学机械学院振动工程研究所
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以Dempster-Shafer证据理论为基础，给出了基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则，提出了一种神经网络初步诊断和证据理论融合决策诊断相结合的集成神经网络故障诊断方法，建立了相应的功能模型。并以变速箱轴承故障诊断为例，详细说明了该方法的具体步骤。结果表明，经过多故障特征信息，诊断结论的可信度明显提高，不确定性明显减小，充分显示了该诊断方法的有效性。
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