【摘 要】
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对坦克变速箱进行实车故障诊断时，采集的数据存在大量的噪声，仅靠某一方面的几个特征参数进行诊断可信度很低。本文在分析坦克实车实验采集数据特点的基础上，提出采用信息融合的方法进行齿轮箱故障诊断；在分析神经网络和D-S证据理论单独进行信息融合诊断存在的缺点的基础上，提出了基于神经网络→D-S证据理论的分层信息融合诊断方法。利用该方法对坦克变速箱进行故障诊断的结果表明，该方法能大大提高诊断结果的可信度。
【机 构】
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航军航空工程学院电子信息工程系，烟台，264001 烟台东方电子信息产业股份有限公司烟台26400
【出 处】
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中国兵工学会第十四届测试技术年会暨中国高等教育学会第二届仪器科学及测控技术年会
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对坦克变速箱进行实车故障诊断时，采集的数据存在大量的噪声，仅靠某一方面的几个特征参数进行诊断可信度很低。本文在分析坦克实车实验采集数据特点的基础上，提出采用信息融合的方法进行齿轮箱故障诊断；在分析神经网络和D-S证据理论单独进行信息融合诊断存在的缺点的基础上，提出了基于神经网络→D-S证据理论的分层信息融合诊断方法。利用该方法对坦克变速箱进行故障诊断的结果表明，该方法能大大提高诊断结果的可信度。
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