【摘 要】
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介绍了时域分析中的有纲量参数和无纲量参数，构建了多数据融合故障诊断系统。系统包含数据级、特征级和决策级融合诊断模块，并行BP神经网络作为特征级诊断模块，既克服了BP网络的
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介绍了时域分析中的有纲量参数和无纲量参数，构建了多数据融合故障诊断系统。系统包含数据级、特征级和决策级融合诊断模块，并行BP神经网络作为特征级诊断模块，既克服了BP网络的缺点，又解决了D—S证据理论难以获得BPA的弊端。对液压泵进行应用试验，结果表明，该诊断系统充分利用了多数据的冗余信息，提高了诊断的可靠性和准确性。
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