基于D-S证据理论信息融合的转辙机故障诊断方法研究

• 作者: 李娜 董海鹰
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 故障诊断 信息融合 D-S证据理论 神经网络 模糊综合评判
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 测试系统、自动控制与故障诊断
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: U284.5
• 字数: 3505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2013.01.001

摘要

在列车提速后S700K型电动转辙机被普遍安装在正线道岔的背景下,本文针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出了基于信息融合故障诊断模型和故障诊断方法.该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对转辙机进行故障诊断,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,然后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对转辙机的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断转辙机是否有故障并判断故障的模式.诊断结果表明,该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董海鹰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	130	736	16.0	21.0
5	李娜	兰州交通大学自动化与电气工程学院	19	119	6.0	10.0