《基于信息融合的滚动轴承故障诊断》PDF+DOC

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2. 《多传感器信息融合技术在锅炉故障诊断中的应用》PDF+DOC 将信息融合方法引入到锅炉的故障诊断中。通过不同的传感器综合采集锅炉运行时的各个状态参数，运用并行的两个BP神经网络对锅炉进行局部诊断，再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合。实现对锅炉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......
3. 《基于多传感器的神经网络和D-S证据理论在故障诊断中的应用》PDF+DOC 为提高滚动轴承故障诊断的准确性，本文提出了一种基于多传感器神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法，并通过包含3个传感器的监测数据融合对模型进行了验证.首先，利用两个加速度传感器和一个声传感器采集滚动轴承的振动信号和噪声信号.其次，分别对两个加速度传感器的振动信号进行总体经验模态分解(Ensemble......
4. 《基于GA-BP神经网络的多传感器轴承故障诊断》PDF+DOC 由于单一传感器采集滚动轴承的故障信息精度较低，提出基于GA-BP神经网络的多传感器信息融合方法。首先使用单一传感器采集其状态信息，并采用小波包分析提取轴承故障状态特征，然后采用遗传算法(GA)优化BP神经网络对单传感器进行滚动轴承故障诊断，接着运用DS证据理论把每一个诊断结果进行信息融合，最终得到诊......
5. 《多传感器信息融合技术在液压系统故障诊断中的应用》PDF+DOC 针对单参数诊断复杂系统中出现的信息不完整和不确定性问题，提出基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。为了简化BP神经网络结构，首先利用两并行BP神经网络对故障数据进行诊断；之后，D-S通过证据理论融合局部诊断结果，实现对于不准确信息的准确判断，获得准确诊断结果。该方法适用于特......
6. 《基于信息融合的驾驶行为识别技术的研究》PDF+DOC 通过分析选定驾驶行为的组成主因子，并采用层次分析法确定其权重系数；基于所采集的各主因子的传感器信号，采用BP神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合方法进行驾驶行为识别。仿真结果表明：提出的基于多信息融合的驾驶行为识别方法能准确地识别出常见的驾驶行为。...
7. 《基于BP神经网络和D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法研究》PDF+DOC 针对单一传感器对滚动轴承故障信息的识别具有不确定性的缺陷，提出了基于BP神经网络与D-S证据理论的多传感器信息融合的方法。将BP神经网络的输出结果进行归一化处理作为各焦元的基本概率分配，轴承的5种故障类型作为系统的识别框架，根据Dempster合成法则进行决策级融合。试验结果表明，利用该方法对轴承的......
8. 《多传感器信息融合技术在变压器故障诊断中的应用》PDF+DOC 本文中作者通过采集变压器运行时的状态参数，运用并行的两个BP神经网络对变压器进行局部诊断，再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合，实现了对变压器故障的准确诊断。...
9. 《基于KPCA-BP网络模型的滚动轴承故障诊断方法研究》PDF+DOC 针对滚动轴承信号的非线性、非平稳性特点及诊断中冗余与噪音的干扰，引入了核主元分析法和BP神经网络相结合的方法对轴承的故障信号进行诊断，以提高轴承故障诊断的性能。通过5个传感器采集轴承不同状态的故障信号，利用小波包提取能量特征值，同时提取轴承的时-频域特征量组成原始特征空间，利用核主元分析方法对原始特......
10. 《基于小波矩和证据理论的图像目标识别算法》PDF+DOC 针对单传感器进行图像目标识别时识别率较低，判决阈值较为苛刻这一弱点，提出了一种小波矩和Dempster-Shafe(rD-S)证据理论相结合的多传感器信息融合图像目标识别算法。利用小波矩提取图像的平移、伸缩、旋转不变矩特征，BP神经网络获取待识别目标属性的基本概率分配，最后利用D-S证据理论将单传感......