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公开(公告)号：CN117540335A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311293787.0
申请日：2023-10-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G01M13/045 , G06F18/22 , G06N3/044 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于DS证据理论决策级融合的滚动轴承故障诊断方法，包括确认故障空间、振动信号采集和特征提取、初始证据体生成、证据预处理、信度合成和诊断决策；本发明利用DS证据理论缓解多源信息不确定程度，通过引入证据距离算法和Deng熵修正原始证据体，通过衡量ELMAN神经网络、BP神经网络以及概率神经网络生成的证据体可信度以减少证据冲突程度，从决策层面实现更加可靠准确的滚动轴承故障诊断。本发明选择无需建立电气连接的振动分析法，适用场景多元，同时在证据体来源上保持可扩展性，也可以同时考虑客观数据和人的主观经验，通过信息融合得到最终的可靠结论。
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