基于多传感器信息融合的列车转向架机械故障诊断方法

• 作者: 金炜东 颜云华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 交通运输
• 关键词: 支持向量机 DS证据理论 多传感器信息融合 故障诊断
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|U279
• 字数: 3094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.08.009

摘要

针对单一传感器所含信息不能完全表达故障状态的局限性,提出一种支持向量机分类器和DS证据理论相结合的多传感器信息融合方法.将支持向量机的硬输出通过Platt模型转化为概率输出,用混淆矩阵来评估分类器的识别能力;将分类器局部可信度作为DS融合时的折扣因子,建立基于支持向量机和DS结合的多传感器信息融合模型.在列车转向架故障诊断中的实验结果表明,该方法在实际问题中有效且合理,能够获得比单一传感器更高的分类准确率,且对不同速度下列车转向架故障的识别结果都较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜云华		12	22	3.0	4.0
3	金炜东		295	3889	30.0	49.0