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基于多传感器信息融合的齿轮故障识别方法
基于多传感器信息融合的齿轮故障识别方法
作者:
毛瑞卿
程刚
陈曦晖
马西良
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
齿轮
多传感器融合
SOM神经网络
D-S证据理论
故障诊断
摘要:
为了在强背景噪声下有效识别齿轮故障,提出了一种多传感器信息融合的识别方法.首先计算多传感器振动信号的小波相关特征尺度熵,并以此作为强噪声背景下齿轮故障特征信息;以各尺度信息熵作为SOM神经网络的输入层,用标准训练样本训练神经网络,齿轮故障类型在竞争层聚类;为了提高识别过程的准确性及完整性,采用多传感器决策层融合技术,构造D-S证据理论识别框架,建立基于统计SOM神经网络识别率的基本信任函数分配方法.每个传感器的子决策作为一条子证据,根据D-S证据理论合成规则及各传感器的基本信任函数分配完成融合识别.试验结果证明,齿轮多传感器信息融合识别方法可以实现强噪声背景下齿轮故障的准确识别,消除识别的不确定性,识别率可达90%以上,是一种有效的齿轮故障识别方法.
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文献信息
篇名
基于多传感器信息融合的齿轮故障识别方法
来源期刊
矿山机械
学科
工学
关键词
齿轮
多传感器融合
SOM神经网络
D-S证据理论
故障诊断
年,卷(期)
2015,(11)
所属期刊栏目
通用
研究方向
页码范围
125-130
页数
6页
分类号
TH132.41|TH165+.1
字数
语种
中文
DOI
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齿轮
多传感器融合
SOM神经网络
D-S证据理论
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
矿山机械
主办单位:
洛阳矿山机械工程设计研究院有限责任公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3954
CN:
41-1138/TD
开本:
大16开
出版地:
河南省洛阳市涧西区重庆路
邮发代号:
36-21
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
14091
总下载数(次)
26
总被引数(次)
36664
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:
The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:
http://www.863.org.cn
项目类型:
重点项目
学科类型:
信息技术
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