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本文围绕着基于振动信号的真空断路器故障诊断系统展开研究,主要研究了振动信号的采集和分析处理,并建立了基于LabVIEW的监控界面.在故障诊断方面,以小波包—能量谱方法分析振动信号作为基础,结合径向基函数RBF神经网络和D-S证据理论,提出基于小波包、RBF神经网络与D-S证据理论的决策层信息融合诊断方法,实现真空断路器故障的融合诊断,使诊断结果更加精确.