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摘要:
提出了一种2层信息融合方法,特征层采用RBF神经网络进行空间上的融合,决策层采用DS证据理论进行时间上的融合,充分利用了各传感器在时间和空间上的互补和冗余信息,提高了提升机制动系统诊断的可靠性和正确性.
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文献信息
篇名 信息融合技术在矿井提升机制动器故障诊断中的应用研究
来源期刊 煤矿机械 学科 工学
关键词 提升机 信息融合 故障诊断
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目 故障·诊断
研究方向 页码范围 247-249
页数 分类号 TP183|TD534
字数 2446字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0794.2012.07.118
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨兆建 太原理工大学机械工程学院 357 2366 21.0 31.0
2 李娟丽 太原理工大学机械工程学院 2 6 1.0 2.0
3 王健 太原理工大学机械工程学院 12 31 3.0 5.0
4 王绍进 太原理工大学机械工程学院 6 49 3.0 6.0
传播情况
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引文网络
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2020(4)
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研究主题发展历程
节点文献
提升机
信息融合
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤矿机械
月刊
1003-0794
23-1280/TD
大16开
哈尔滨市古香街30号
14-38
1980
chi
出版文献量(篇)
21080
总下载数(次)
49
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