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基于EEMD的ICA算法在轴承-丝杠复合故障诊断中的应用
  • ISSN号：1001-3881
  • 期刊名称：《机床与液压》
  • 时间：0
  • 分类：TH133.33[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构：青岛理工大学机械工程学院
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(编号:51075220);青岛市科技计划基础研究项目(编号:12-1-4-4-(3)-JCH);山东省高等学校科技计划项目(编号:J13LB11)
作者： 李善, 谭继文, 俞昆
关键词： 滚动轴承, 故障诊断, 特征级融合, 决策级融合, 熵值权重法, D-S证据理论
中文摘要：

在对滚动轴承原始故障信号完成特征提取与特征筛选的基础上,利用BP、RBF以及SVM三种网络模型对筛选完的特征量进行特征级融合[1];针对单一的网络模型的不确定性,通过隶属度熵值权重法确定了三种网络模型的不确定度[2],并引入D-S证据理论[3],对三种网络的计算结果进行决策级融合[4](以滚动轴承外圈故障为例),以提高对滚动轴承故障诊断精度。

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期刊信息
  • 《机床与液压》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会生产工程分会 广州机械科学研究院
  • 主编：闵新和
  • 地址：广州市黄埔区茅岗路828号
  • 邮编：510700
  • 邮箱：jcy@gmeri.com
  • 电话：020-32387859
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3881
  • 国内统一刊号：ISSN：44-1259/TH
  • 邮发代号:46-40
  • 获奖情况:
  • 2011荣获第四届广东省优秀科技期刊一等奖2010年...
  • 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）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:28254