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针对单一传感器检测易受到环境干扰,很难准确分辨出液压泵故障类型的问题,将神经网络分类识别及证据理论融合技术应用到液压泵故障诊断中。对自适应调节方法优化的粒子群神经网络(PSO-BP)故障分类、D-S证据理论中融合悖论及失效问题的改进进行了研究;使用认知因子、社会因子动态指导粒子寻优,并利用引力思想构造两条故障证据间新的冲突系数,进而提出了符合液压泵故障诊断的多源传感器数据融合模型;通过实验构造液压泵的6种运行状态并分别进行了故障诊断测试。研究结果表明:使用自适应调节方法优化的粒子群神经网络对液压泵的故障诊