基于多域特征与改进D-S证据理论的齿轮故障智能诊断方法

• 作者: 刘放 王衍学
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 齿轮故障诊断 粒子群优化支持向量机 加权D-S证据理论 信息融合
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 159-165
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.09.028

摘要

为了能全面准确识别齿轮的故障类别,建立了基于时域、频域以及能量等多域特征参数的特征空间模型.在此基础上,提出了一种基于多域特征与改进D-S证据理论的齿轮故障智能诊断方法.通过实验台实测数据提取相关特征参数作为诊断样本,以粒子群优化支持向量机的初步诊断结果构建多个证据体.实验结果验证了改进D-S证据理论融合证据体诊断结果的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王衍学	北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室	9	0	0.0	0.0
2	刘放	桂林电子科技大学机电工程学院	1	0	0.0	0.0