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基于D—S证据理论技术的发动机转子故障诊断
  • ISSN号:1001-3997
  • 期刊名称:《机械设计与制造》
  • 时间:0
  • 分类:TH16[机械工程—机械制造及自动化] TM32[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]西北工业大学航空学院,西安710072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(编号:60472116);航空科学基金项目(编号:03153068)
中文摘要:

从D-S证据理论的基本概念和证据的融合推理方法出发,建立了多故障特征信息融合诊断框架,将信息融合思想引入到故障诊断领域,并应用D-S证据理论方法,解决在多传感器条件下的数据融合问题。最后,给出了一个发动机转子多故障信息进行故障诊断的实例,结果表明该方法能够有效的提高诊断可信度,减小诊断的不确定性。

英文摘要:

Starting with the basic conception and evidential fusion reasoning method of Dempster-Sharer evidential theory,multi-fault characteristic information fusion diagnosis frame is constructed. Information fusion is introduced into fault diagnosis field.Appling the Dempster-Shafer evidential theory method,solve the data fusion problems.Finally,an example is present.It is shown that the method is good to improve the reliability of the diagnosis and decrease the uncertainty markedly.

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期刊信息
  • 《机械设计与制造》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国教育部
  • 主办单位:辽宁省机械研究院 东北大学
  • 主编:张义民
  • 地址:沈阳市皇姑区北陵大街56号
  • 邮编:110032
  • 邮箱:mdm1963@163.com
  • 电话:024-86899120 86894543
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3997
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1140/TH
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技核心期刊,辽宁省优秀科技期刊一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 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)
  • 被引量:30635