【摘 要】
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为充分利用信息资源，提高滚动轴承故障预测精度和结果的可靠度，文中提出了基于信息融合技术的滚动轴承故障预测方法。采用全矢谱技术融合双通道信号，进一步使用改进连续谐波小波包对融合信号进行特征提取，实现对数据层信息的综合处理；以特征向量作为输入数据，运用粒子群算法优化的BP神经网络对不同部位数据进行故障预测，实现对特征层信息的综合处理；采用DS证据理论对不同部位预测结果进行融合，选取最大基本概率分配函数
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为充分利用信息资源，提高滚动轴承故障预测精度和结果的可靠度，文中提出了基于信息融合技术的滚动轴承故障预测方法。采用全矢谱技术融合双通道信号，进一步使用改进连续谐波小波包对融合信号进行特征提取，实现对数据层信息的综合处理；以特征向量作为输入数据，运用粒子群算法优化的BP神经网络对不同部位数据进行故障预测，实现对特征层信息的综合处理；采用DS证据理论对不同部位预测结果进行融合，选取最大基本概率分配函数值对应的故障状态作为最终预测结果，实现对决策层信息的综合处理。试验结果表明该方法能够对滚动轴承故障进行有效预测，并且具有较强泛化性。
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