作者：冯爱伟,高英杰,韩有顺 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2006年第01期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2006010060 DOC编号：DOCCGQJ2006010069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了能够从多方面反映电机系统状态，实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断，将信息融合技术与神经网络相结合，建立电机故障诊断系统。在数据融合级上，将故障特征量进行分类处理，然后，采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断，获得彼此独立的证据，再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合，最终，实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明：该诊断系统提高了电机故障诊断的精度，并能满足诊断的实时性要求。

    📙 相关资料

    1. 《基于信息融合技术的电机故障诊断》PDF+DOC 为了从多方面反映电机系统状态，实现对电机故障模式的自动识别和准确诊断，将数据融合技术与神经网络相结合，建立电机故障诊断系统。首先在数据融合级上对故障特征量进行分类处理，然后采用多层神经网络进行故障特征级融合和电机故障的局部诊断，获得彼此独立的证据，再运用DS(DempserShafer)证据理论融合......
    2. 《基于信息融合技术的电机故障诊断》PDF+DOC 为了能够从多方面反映电机系统状态，实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断，将数据融合技术与神经网络相结合，建立电机故障诊断系统。在数据融合级上，将故障特征量进行分类处理，然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断，获得彼此独立的证据，再运用D-S(DempserShafer)证据理论......
    3. 《电机故障诊断的多传感器数据融合方法》PDF+DOC 电机及其运行环境的复杂性决定了电机故障诊断也非常复杂 ，尽管随着检测技术、信号处理技术、智能技术的进步 ，故障诊断技术得到了很大的发展 ，但是目前的故障诊断技术仍因为各种原因存在着很大的不确定性。目前诊断技术依然是基于单个参数 ，如电流、振动、温度、润滑油成分所能携带的故障特征来进行诊断 ，但是因为......
    4. 《信息融合技术在水轮发电机组故障诊断中的应用》PDF+DOC 本文讨论了水轮发电机组故障征兆的特征选择与提取。基于信息融合技术的思想，从设备故障诊断的实际出发，建立了基于信息融合技术的神经网络证据融合故障诊断系统，即通过故障特征信息的有效组合，用各种子神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断，然后对诊断结果应用DempsterShafer证据理论进行决策融合。......
    5. 《基于信息融合技术的烟气轮机故障诊断系统研究》PDF+DOC 为保障烟气轮机的安全可靠运行，实现科学维护，采用了多传感器信息融合技术的故障诊断方法。通过提取烟气轮机上携带故障特征的多类信息，并在决策层上采用神经网络与D-S证据理论相结合的方法对这些信息进行有效的融合。...
    6. 《高阶神经网络与D-S方法在数据融合中的应用》PDF+DOC 讨论了数据融合与高阶神经网络的串行结合。根据Dempster Shafer证据理论的基本原理 ，利用多传感器多周期测量条件下命题不确定性度量的融合算法公式 ，进行命题的空间和时间融合 ，以达到空中目标的敌我识别。将融合后的最终结果输入到高阶BP神经网络中 ，通过目标向量样本的训练 ，输出相应的目标类......
    7. 《信息融合技术在机械故障诊断中的应用》PDF+DOC 针对目前机械故障诊断过程中存在的不足，考虑信息融合技术在机器故障诊断中的应用，以有效进行机器故障诊断.对目前应用的基于神经网络、贝叶斯理论和D-S理论的信息融合方法作了比较详细的论述.并以例子说明了信息融合技术在机器故障诊断分析中的有效性。...
    8. 《基于神经网络的通信系统数据融合测试评估》PDF+DOC 通信系统效能的发挥已成为制约整个社会发展的关键因素。利用多传感器的资料集成与信息融合技术把来自多个传感器的资料以及相关信息进行分析和综合处理，对通信系统的故障进行诊断定位，可提高系统的有效性和可靠性。人工神经网络为现代复杂大系统信息融合、测试评估及故障定位提供了全新的理论研究方法和技术实现手段。基于......
    9. 《基于神经网络与D-S证据理论的多传感器目标识别技术》PDF+DOC 为了满足目标识别的需要，多传感器的数据融合技术已经成为研究的热点。D-S证据理论是多传感器信息融合中最常用的一种处理不确定问题的方法，在基于D-S证据理论的目标识别融合中，基本概率赋值的获取是一个难点。使用神经网络中应用最广泛的BP神经网络来求基本概率赋值，再结合D-S理论进行目标识别。结果表明这种......
    10. 《多传感器数据融合技术在火灾报警中的应用》PDF+DOC 针对目前火灾报警中存在的问题，提出了一种基于神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术，并通过模拟实际输入信号的仿真结果进行了证明.这种采用神经网络BP算法和D-S证据理论的多传感器数据融合技术，能够显著提高火灾的识别能力，有效降低火灾误报率。...

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。