【摘 要】
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为了合理融合待诊断设备的多个传感器信息,有效提高故障诊断的准确率,文章提出了一种基于小波变换和证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。该方法基于小波变换提取各传感器振动信号的小波能量特征向量,将其与典型故障模式进行贴近度分析,获得各传感器局部诊断的基本概率分配,再通过Lance距离分析对各传感器局部诊断证据赋予不同可信度的权重,最后基于证据理论对多个传感器局部诊断证据进行加权融合,实现多传感器故障诊断的决策级融合。算例分析表明,多传感器融合诊断具有更好的区分度和峰值性,验证了文章方法的有效性。
【基金项目】
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湖南省教育厅优秀青年项目“结合多分类SVM和代价加权证据理论的多信息融合智能故障诊断研究”,编号:18B408,湖南省教育厅重点研究项目,编号:18A372,湖南省自然科学基金项目,编号:2020JJ4646。
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为了合理融合待诊断设备的多个传感器信息,有效提高故障诊断的准确率,文章提出了一种基于小波变换和证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。该方法基于小波变换提取各传感器振动信号的小波能量特征向量,将其与典型故障模式进行贴近度分析,获得各传感器局部诊断的基本概率分配,再通过Lance距离分析对各传感器局部诊断证据赋予不同可信度的权重,最后基于证据理论对多个传感器局部诊断证据进行加权融合,实现多传感器故障诊断的决策级融合。算例分析表明,多传感器融合诊断具有更好的区分度和峰值性,验证了文章方法的有效性。
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