作者：俞昆,谭继文,李善 单位：沈阳仪表科学研究院有限公司 出版：《仪表技术与传感器》2016年第07期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYBJS2016070280 DOC编号：DOCYBJS2016070289 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 由于单一传感器所包含的故障信息不能全面地反映滚动轴承的故障状态，提出了一种基于多传感器信息融合的滚动轴承故障诊断方法。首先，利用不同位置的加速度传感器采集滚动轴承故障振动信号，经集成经验模态分解(EEMD)后，前8个固有模态分量(IMF)的能量值作为分类器支持向量机(SVM)的输入故障特征参量；其次，利用故障特征参量训练分类器SVM，并对测试样本进行分类，实现故障的初步分离；然后，根据混淆矩阵获得各分类器的全局可信度和局部可信度，并与各测试样本的后验概率输出结合实现DS证据理论中基本概率分配函数的赋值；最后，利用DS证据理论实现融合以获得最终诊断结果。试验结果表明：提出的方法可有效融合不同传感器的故障信息，最大限度地避免误诊现象。

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