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基于多传感器信号分析的故障诊断  
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【英文篇名】 Fault Diagnosis Based on Multi Sensor Signal Analysis
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【作者】 陈轶; 杨奕; 包辉慧; 陆艳娟; 张烨;
【英文作者】 CHEN Yi; YANG Yi; BAO Hui-hui; LU Yan-juan; ZHANG Ye; School of Electrical Engineering; Nantong University;
【作者单位】 南通大学电气工程学院;
【文献出处】 组合机床与自动化加工技术 , Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique, 编辑部邮箱 2016年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 小波包; 粗糙集; 神经网络; 信息融合; 故障诊断;
【英文关键词】 wavelet package; rough sets; neural network; information fusion; fault diagnosis;
【摘要】 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。
【英文摘要】 In order to solve the problem of mechanical fault diagnosis in complex environment,a fault diagnosis model based on multiple sensor signal analysis is established based on vibration signal and the signal of temperature and pressure. For the vibration signal,wavelet package decomposition is applied to the original vibration signal,to extract the feature values which are form the original feature vector,and then uses rough set method for feature reduction of the original feature vector,the classification rule...
【基金】 国家自然科学基金(61403217); 江苏省产学研前瞻性联合创新项目(BY2014081-03); 南通大学校级资助省级立项研究生科研创新项目基金(KYLX_1307,YKC14020)
【更新日期】 2016-10-08
【分类号】 TH17
【正文快照】 0引言故障诊断方法是在检测基础上发展起来的一整套方法,不同的故障诊断方法虽然不同,但其大体实施过程基本相同[1]。随着计算机技术及数字信号处理技术的快速发展,机械设备也更为大型化和复杂化。因此,当机械设备发生故障时,其故障原因及故障点就更难以确定。面对某些场合,单?

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