【摘 要】
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针对传感器采集的信息具有不确定性和冲突性的特点,提出一种基于证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。利用冲突证据判据判断相似性证据和冲突证据,保留相似性证据,通过
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针对传感器采集的信息具有不确定性和冲突性的特点,提出一种基于证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。利用冲突证据判据判断相似性证据和冲突证据,保留相似性证据,通过相似度对冲突证据进行有针对性地修正,这种判断和修正方式可以降低传感器证据信息的不确定性,并减弱冲突信息对诊断结果的影响。结合神经网络建立特征空间到证据空间的映射,有效利用网络输出结果构建原始证据,最后将修正后的证据进行D-S(Dempster-Shafer)合成。通过齿轮泵早期故障试验,与传统频域分析、神经网络和其他证据合成方法对比,所提方法具有较高的诊断精度,从而验证新融合方法的有效性。
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