基于多传感器信息融合的矿井通风机故障诊断
来源期刊：煤炭科学技术2008年第6期
论文作者：凌六一 黄友锐
关键词：矿井通风机; 故障诊断; 信息融合; BP神经网络; 证据理论;
摘 要：为了提高矿井通风机机械故障诊断的准确性,提出了将多传感器信息融合技术用于故障诊断的检测方法.由多个传感器采集振动信号,经小波变换预处理后获得故障特征值,再经BP神经网络进行故障局部诊断,获得彼此独立的多个证据,然后运用D-S证据理论对各证据进行融合,实现对矿井通风机机械故障的准确诊断.
凌六一1，黄友锐1
(1.安徽理工大学,电气与信息工程学院,安徽,淮南,232001)
摘要:为了提高矿井通风机机械故障诊断的准确性,提出了将多传感器信息融合技术用于故障诊断的检测方法.由多个传感器采集振动信号,经小波变换预处理后获得故障特征值,再经BP神经网络进行故障局部诊断,获得彼此独立的多个证据,然后运用D-S证据理论对各证据进行融合,实现对矿井通风机机械故障的准确诊断.
关键词:矿井通风机; 故障诊断; 信息融合; BP神经网络; 证据理论;
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