作者：冯爱伟,付华,徐耀松,王传英 单位：上海电器科学研究所(集团)有限公司 出版：《电机与控制应用》2006年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZXXD2006040120 DOC编号：DOCZXXD2006040129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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，能够满足诊断的实时性要求。

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