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依据旋转机械的故障特性,本文提出了一种有效的融合算法.首先将多个传感器获得的振动信号进行特征提取,而后通过BP神经网络实现故障分类,最后根据D-S证据推理作出故障决策.文中,作者对融合中每个传感器的权重也进行了讨论.
基于D-S推理的旋转机械融合诊断
【摘 要】
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依据旋转机械的故障特性,本文提出了一种有效的融合算法.首先将多个传感器获得的振动信号进行特征提取,而后通过BP神经网络实现故障分类,最后根据D-S证据推理作出故障决策.文中,作者对融合中每个传感器的权重也进行了讨论.
【机 构】
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哈尔滨工业大学航天工程与力学系(哈尔滨)
【出 处】
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2002年全国振动工程及应用学术会议
【发表日期】
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2002年4期
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