作者：陈轶,杨奕,包辉慧,陆艳娟,张烨 单位：大连组合机床研究所:中国机械工程学会生产工程分会 出版：《组合机床与自动化加工技术》2016年第09期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZHJC2016090280 DOC编号：DOCZHJC2016090289 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为解决复杂环境中难以诊断的机械故障，以振动信号和温度、压力等测量信号为基础，建立一种基于多种传感器信号分析的故障诊断模型。针对振动信号，采用小波包对原始振动信号进行分解，提取特征值组成原始特征向量，然后采用粗糙集方法对原始特征向量进行特征约简，将约简后的分类规则作为对向神经网络的训练集。针对温度、压力等测量信号，将各个传感器测量的数据融合形成特征向量，利用遗传算法优化的BP神经网络对其进行训练和模式识别。最后对这两类信号的诊断结果进行融合，构成了一种复合故障诊断模型。实验证明，该诊断模型有较高诊断精度和准确度。

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