【摘 要】
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针对电梯实时故障诊断困难及故障点定位准确率低等缺点,提出一种基于神经网络且结合了D-S理论的信息融合诊断方法,并建立了相应的故障诊断模型。对小波包特征参数提取的原理
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针对电梯实时故障诊断困难及故障点定位准确率低等缺点,提出一种基于神经网络且结合了D-S理论的信息融合诊断方法,并建立了相应的故障诊断模型。对小波包特征参数提取的原理、过程及特点作了详尽的描述与分析,将其应用到电梯轿厢振动信号的分解与提取,并将所提取出来的内容作为特征向量,再结合神经网络与D-S证据理论,进行故障诊断。进一步介绍了BP神经网络训练的过程,结合实验仿真探索决策融合诊断结果的获取。实验结果表明：神经网络和D-S证据理论相结合发挥了两者的优点,用此方法进行电梯的振动故障诊断具有较好的诊断效果。
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