基于神经网络和D-S证据理论的通风机故障诊断

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为了提高矿井通风机故障诊断的准确性,避免单传感器信息局限性或干扰造成通风机故障诊断准确率不高的问题发生,本文提出一种采用多传感器信息融合的故障诊断方法。单个振动传感器经特征提取,BP神经网络进行局部诊断,采用D-S证据理论对神经网络诊断结果进行融合,最后得到通风机故障诊断结果。根据故障征兆采用神经网络和D-S证据理论技术实现矿井通风机故障诊断的可靠性,对煤矿的安全生产有重大的应用价值。
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