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将信息融合技术引入到异步电机的故障诊断中.通过小波分析振动传感器和电流传感器的状态信号,提取故障特征参数,把特征参数作为BP神经网络的输入,运用并行的两个BP神经网络对异步电机进行诊断,再用DS证据理论对诊断的结果进行全局融合,实现对异步电机一种或同时多种故障的准确诊断.通过实验表明诊断结果的可信度显著提高,不确定性明显减少,充分显示了该方法是有效的.