基于BP网络和D-S证据理论的齿轮箱故障诊断

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为避免故障诊断中单一信息的固有缺陷,提高诊断精度,将改进的BP神经网络和D-S证据理论相结合,针对齿轮箱的3个测点,采用改进BP神经网络进行独立的局部故障诊断,以及采用D-S证据理论规则,将3个测点的神经网络输出结果进行融合,得到整个齿轮箱的故障诊断结果。通过分析可以看出,融合后的诊断结果更加精确,信任度更高。
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