基于多传感器信息融合和神经网络的汽轮机故障诊断研究

• 作者: 凌六一 魏圆圆 黄友锐
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 信息融合 BP神经网络 证据理论 汽轮机故障
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 电力自动化
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TP206~+.3|TK267
• 字数: 2298字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9649.2010.03.012

摘要

针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题,提出了基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术与BP神经网络相结合的方法,实现对汽轮机的机械故障诊断.由多个传感器采集振动信号,分别经小波变换特征提取后获得故障特征值,再经BP神经网络进行故障局部诊断,得到相应传感器对故障类型的基本可信任分配函数值,即获得彼此独立的多个证据,然后运用D-S证据理论对各证据进行融合,最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断.实验结果表明,该方法克服了单个传感器的局限性和不确定性,是一种有效的故障诊断方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄友锐	安徽理工大学电气与信息工程学院	195	991	16.0	21.0
2	凌六一	安徽理工大学电气与信息工程学院	76	356	9.0	14.0
3	魏圆圆	中国科学院合肥智能机械研究所	25	172	8.0	12.0