并发故障信息DSmT融合算法的应用研究

• 作者: 夏虹 郭清 韩文伟
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: DSmT(中文全称) 并发故障 信息融合 故障识别
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: TL99
• 语种: 中文

摘要

针对主冷却泵长期工作在高温、高压及高辐射的恶劣工作环境中,其并发故障存在较高概率并难以诊断,提出一种DSmT决策级融合算法,构建了泵主轴转子不平衡、泵主轴转子不对中及主轴损坏的DSmT辨识理论框架,由实测采集数据综合确定DSmT故障特征信度赋值,利用DSmT对多个独立证据源进行决策判断得出主冷却剂泵故障及并发故障的诊断结果.实验结果表明该方法能有效识别主冷却剂泵并发故障特征,具有一定的理论基础及工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩文伟	哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室	27	86	5.0	7.0
2	郭清	哈尔滨工程大学工程训练中心	20	132	5.0	11.0
6	夏虹	哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室	77	474	12.0	16.0