【摘 要】
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为了解决证据理论在信息融合过程中存在一些问题:证据的基本概率分配函数获取比较困难;证据之间发生高度冲突时,证据组合规则在融合后出现结论与实际不相符,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的基本概率分配函数自适应获取方法.这种方法是依据EMD本身具有自适应处理非线性、非平稳信号的特点,利用EMD方法的自适应广义基函数进行不确定性信号逐级分解,分解
【机 构】
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北京理工大学机械与车辆学院,北京 100081;北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室,北京 100192
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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为了解决证据理论在信息融合过程中存在一些问题:证据的基本概率分配函数获取比较困难;证据之间发生高度冲突时,证据组合规则在融合后出现结论与实际不相符,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的基本概率分配函数自适应获取方法.这种方法是依据EMD本身具有自适应处理非线性、非平稳信号的特点,利用EMD方法的自适应广义基函数进行不确定性信号逐级分解,分解后得到的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)进行希尔伯特变换(Hilbert Tran sformati on,简称HT),得到具有物理意义的瞬时频率,建立基于经验模态分解的基本概率分配函数获取模型.然后对于获取的基本概率分配值存在冲突现象,研究一种混合式加权D-S合成方法,建立新的合成规则.通过实例分析验证,该方法可以弥补EMD由于端点效应引起的故障识别率低的问题,同时还可以弥补证据理论对于非线性、非平稳信息的先验知识获取不足的问题,提高机械设备故障诊断的识别率.
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