基于信息融合的机械设备故障诊断算法设计与应用

作     者：周智兴 崔汉国 李正民 李彬 ZHOU Zhi-xing;CUI Han-guo;LI Zheng-min;LI Bin

作者机构：海军工程大学动力工程学院机械工程系湖北武汉430033 

基　　金：湖北省自然科学基金(项目编号:2012FB06904) 

出 版 物：《电脑与信息技术》 (Computer and Information Technology)

年 卷 期：2014年第22卷第6期

页      码：6-9页

摘      要：为提高大型复杂机械设备故障诊断的准确率和效率,针对故障诊断的多源信息综合分析问题,研究设计了基于信息融合的故障诊断算法,并应用于机械设备监测与故障诊断系统中。算法采用BP神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,实现了对故障模式可信度的合理调配和多源信息的有机融合。文章以某舰船柴油机作为故障诊断对象,诊断结果分析表明,算法在机械设备故障诊断方面具有较高的准确度。

主 题 词：故障诊断 多源信息 神经网络 D-S证据理论 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19414/j.cnki.1005-1228.2014.06.003

馆 藏 号：203643587...