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证据理论在旋转机械故障诊断中应用
  • ISSN号:1671-4598
  • 期刊名称:《计算机测量与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP206.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]江南大学通信与控制工程学院,江苏无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60474030).
中文摘要:

针对旋转机械故障诊断中的不确定性问题,提出基于多传感器D—S(Dempster-sharer)证据理论和模糊数学相结合的信息融合算法;通过多传感器测出旋转机械振动位移和振动加速度,得出D—S证据理论中多传感器分别对旋转机械的信度函数分配值,使用改进的D—S证据算法得到融合后的信度函数分配值,由D—S合成规则确定故障类型,通过在多功能旋转机械平台上的试验得出改进后的证据理论明显提高了旋转机械故障诊断的精度。

英文摘要:

In order to solve uncertain problem of rotation machine fault diagnosis, an information fusion algorithm based on multi-sensor combination of D-S evidential theory and fuzzy mathematics theory for rotation machine fault diagnosis is proposed. We can get displacement and acceleration of rotation machine through multi-sensor. Then the basic probability number will be obtained by using the algorithm. At last the type of fault will be ascertained over D-S objective judgment rule. The specific trial conveys that the new method was more accurate.

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期刊信息
  • 《计算机测量与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
  • 主编:苟永明
  • 地址:北京海淀区阜成路甲8号中国航天大厦405
  • 邮编:100048
  • 邮箱:ly@chinamca.com
  • 电话:010-68371578 68371556
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4598
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4762/TP
  • 邮发代号:82-16
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,“国家期刊奖百种重点期刊”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:27924