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基于D-S证据理论和BP神经网络的齿轮箱故障诊断
  • 154
  • 210
  • 作者

    黄剑文李瑞琴金剑

  • 单位

    中北大学机械与动力工程学院

  • 摘要
    在故障诊断时,需要从多方面获得关于同一对象的多维信息并进行融合,才能对设备进行更可靠更准确地诊断,以求得最佳诊断结果。以齿轮箱故障作为研究对象,提出了一种基于D-S证据理论和BP神经网络相结合的信息融合诊断方法,并进行了验证。首先利用BP神经网络对测量数据进行分析诊断,最后用D-S理论对诊断结果进行融合,结果满足需求,从而证明了D-S理论和BP神经网络相结合的诊断方法的实效性。
  • 关键词

    齿轮箱D-S证据理论BP神经网络故障诊断

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金项目(51275486)；
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