【摘 要】
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针对单一传感器对滚动轴承故障信息的识别具有不确定性的缺陷，提出了基于BP神经网络与D？S证据理论的多传感器信息融合的方法。将BP神经网络的输出结果进行归一化处理作为各焦元
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51075220);青岛市科技计划基础研究项目(12-1-4-4-(3)-JCH)
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针对单一传感器对滚动轴承故障信息的识别具有不确定性的缺陷，提出了基于BP神经网络与D？S证据理论的多传感器信息融合的方法。将BP神经网络的输出结果进行归一化处理作为各焦元的基本概率分配，轴承的5种故障类型作为系统的识别框架，根据Dempster合成法则进行决策级融合。试验结果表明，利用该方法对轴承的内圈磨损、外圈磨损、滚珠磨损等故障进行试验诊断，提高了故障诊断的准确率，验证了该方法的可行性。
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