【摘 要】
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针对柴油机故障部位与故障特征之间没有明确对应关系的问题,将信息融合技术引入柴油机故障诊断领域,采用多传感器采集信号、多故障特征提取方法、不同分类器处理结果获得的各
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院,常熟瑞特电气股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51809128);江苏省省重点研发计划产业前瞻与共性关键技术重点项目(BE2018007);江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目
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针对柴油机故障部位与故障特征之间没有明确对应关系的问题,将信息融合技术引入柴油机故障诊断领域,采用多传感器采集信号、多故障特征提取方法、不同分类器处理结果获得的各种冗余互补信息,使用SVDD方法改进D-S证据理论,并建立两级融合模型进行验证,实现多等级、多层次的诊断。结果表明,该诊断方法正确率高达93%。
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