公开(公告)号：CN105373700A

公开(公告)日：2016-03-02

申请号：CN201510726970.4

申请日：2015-10-30

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李一兵 ,  陈杰 ,  王秋滢 ,  林云 ,  叶方 ,  聂伟 ,  王彦欢 ,  罗仁欢 ,  杨子健

IPC: G06F19/00

CPC classification number: G06F19/00

Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵和证据理论的机械故障诊断方法，步骤1：采用四种典型机械故障类型来构造识别框架；步骤2：将振动信号的四种信息熵作为故障特征；步骤3：通过仿真模拟，计算获取四种典型机械故障类型的故障特征参考值；步骤4：获取传感器接收到的故障振动信号，通过信息熵计算得到其故障特征值；步骤5：利用基于加权信息熵的故障特征提取方法，获取传感器振动信号分配给四种典型机械故障类型的基本概率赋值函数；步骤6：利用基于修正证据间冲突的改进证据合成方法，对得到的基本概率赋值函数进行证据合成，得到合成结果；步骤7：根据决策规则，得到故障诊断的最终结果。

公开(公告)号：CN105373700B

公开(公告)日：2017-12-19

申请号：CN201510726970.4

申请日：2015-10-30

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李一兵 ,  陈杰 ,  王秋滢 ,  林云 ,  叶方 ,  聂伟 ,  王彦欢 ,  罗仁欢 ,  杨子健

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵和证据理论的机械故障诊断方法，步骤1：采用四种典型机械故障类型来构造识别框架；步骤2：将振动信号的四种信息熵作为故障特征；步骤3：通过仿真模拟，计算获取四种典型机械故障类型的故障特征参考值；步骤4：获取传感器接收到的故障振动信号，通过信息熵计算得到其故障特征值；步骤5：利用基于加权信息熵的故障特征提取方法，获取传感器振动信号分配给四种典型机械故障类型的基本概率赋值函数；步骤6：利用基于修正证据间冲突的改进证据合成方法，对得到的基本概率赋值函数进行证据合成，得到合成结果；步骤7：根据决策规则，得到故障诊断的最终结果。