基于SVDD与信息融合技术的设备性能退化评估

• 作者: 刘雨 潘玉娜 郭磊 陈进
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 性能退化 支持向量数据描述 信息融合 D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TP206.3|TH165.3
• 字数: 3911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3835.2009.09.005

摘要

为了能够准确地对大型设备的性能退化过程进行描述,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)和信息融合技术的评估方法.通过SVDD算法分别评估来自单个传感器的数据,然后运用D-S证据理论对来自多传感器的局部评估结果进行信息融合,最终给出设备的整体性能评估结果.实验分析表明,SVDD算法能够真实地反映设备局部性能退化状态的变化,而利用D-S证据理论得出的整体设备状态评估结果符合实际情况,同时有效地消除局部信息之间的矛盾,提高了设备整体评估的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈进	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	109	1353	21.0	33.0
2	潘玉娜	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	5	90	4.0	5.0
3	郭磊	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	24	307	11.0	16.0
4	刘雨	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	3	31	2.0	3.0