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改进DST在数控机床滚珠丝杠副智能故障诊断中的应用
  • ISSN号：1005-2402
  • 期刊名称：《制造技术与机床》
  • 时间：0
  • 分类：TG659[金属学及工艺—金属切削加工及机床] TH165.3[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构：[1]青岛理工大学
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(51075220);青岛市科技计划基础研究项目(12-1-4-4-(3)-JCH);山东省高等学校科技计划项目(J13LB11)
作者： 徐卫晓[1], 谭继文[1], 战红[1]
关键词： RBF神经网络, D-S证据理论, 数控机床, 滚珠丝杠副, 故障诊断
中文摘要：

针对滚珠丝杠副多故障问题、单一传感器的不确定性及Dempster合成法则本身存在的不足。提出基于改进DST及RBF神经网络的滚珠丝杠副故障诊断方法。将RBF神经网络的输出结果作为各焦元的基本概率分配,滚珠丝杠副的4种故障类型作为系统的识别框架,引入证据可信度概念,根据新的合成公式进行决策级融合。试验结果表明,改进的新合成公式提高了滚珠丝杠副故障诊断的准确率,使冲突证据合成的结果更理想,取得较好的效果。

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期刊信息
  • 《制造技术与机床》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国机械工程学会 北京机床研究所
  • 主编：梁玉
  • 地址：北京市朝阳区望京路4号
  • 邮编：100102
  • 邮箱：edit@mtmt.com.cn
  • 电话：010-64739683/85/79/74
  • 国际标准刊号：ISSN：1005-2402
  • 国内统一刊号：ISSN：11-3398/TH
  • 邮发代号:2-636
  • 获奖情况:
  • 2008-2009年度全国广告行业文明单位,2007年获机械工业期刊质量评审一等奖,2005年北京市职工数控技能大赛"最佳媒体宣传"奖,第三届（2002年）中国科学技术协会所属优秀科技期...,第二届（1997年）中国科学技术协会所属优秀科技期...,国家机械工业部1993-1994年度优秀科技期刊一等奖,1990-1992年度北京市广告协会颁发的 "重信誉、创...,国家机械电子工业部1981年度优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:12667