【摘 要】
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针对单一传感器故障诊断信息源简单、信息不完整的局限性,提出一种基于经验模态分解样本熵与改进DS证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。该方法对每路传感器采集的振动
【机 构】
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广东技术师范大学,广州市智慧建筑设备信息集成与控制重点实验室,广东水利电力职业技术学院
【基金项目】
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广东省自然科学面上项目（2019A1515010700）;广东省普通高校人工智能重点领域专项项目（2019KZDZX1004）;广东省普通高校重点（自然）项目（2019KZDXM020）;广州市科技计划项目（201903010059）
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针对单一传感器故障诊断信息源简单、信息不完整的局限性,提出一种基于经验模态分解样本熵与改进DS证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。该方法对每路传感器采集的振动信号进行经验模态分解,并计算其固有模态函数IMF的样本熵作为故障特征变量;将故障特征变量输入事先训练好的各个随机森林分类器进行分类;以每个随机森林的分类结果作为证据体,采用改进的DS证据理论进行融合并输出最终分类结果,实现多个传感器信息有效融合,各传感器间形成信息互补,达到优化决策目的。实验结果表明:该方法故障诊断准确率达98.85%,且具有鲁棒
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