论文部分内容阅读
提出了基于集成信息融合技术的实时智能故障诊断系统结构。在对传统BP神经网络分析的基础上引入了聚类分析方法与遗传优化算法,有效降低了BP神经网络的训练难度并提高其训练精度。将遗传神经网络与自适应神经-模糊推理系统相集成用于特征级信息融合,既提高了诊断可靠性又充分利用了诊断知识;引入D-S证据理论进行决策级融合,有效地利用了各诊断单元的诊断结果。仿真测试结果表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠的诊断出各种故障。