【摘 要】
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故障诊断信息融合过程可表述为检测层、特征层和决策层的信息融合。文中根据磁轴承转子振动分析的特点,提出了信息融合的故障诊断方案：检测层的融合创新性采用了基于小波分析
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故障诊断信息融合过程可表述为检测层、特征层和决策层的信息融合。文中根据磁轴承转子振动分析的特点,提出了信息融合的故障诊断方案：检测层的融合创新性采用了基于小波分析的加权算法,特征层以希尔伯特-黄变换（HHT）分析法为基础,对边际谱进行特征频段能量的计算,采用BP神经网络对磁轴承转子故障类型进行特征层的识别诊断。决策层采用经典的D-S证据理论,对特征层获得的多个诊断结果做决策融合处理,最终确定磁轴承转子的故障类型。实验结果表明该方法有效地提高了故障诊断结果的可靠性,充分显示了该系统方案的有效性。
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