节点文献

基于证据理论的电机故障诊断方法研究

The Diagnosis Method of the Electric Machines Fault Based on Evidential Theory

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 朱大奇徐振斌于盛林

【Author】 Zhu Daqi Xu Zhenbin Yu Shenglin Assoc. Prof.; Dept. of Industrial Automation, Auhui University of Tech., Maanshan, 243002, China.

【机构】 安徽工业大学工业自动化系南京航空航天大学测试工程系

【摘要】 在DS证据理论的基础上 ,结合模糊集合论 ,给出了多传感器数据融合一般化方法 ,并将其应用于电机故障诊断 .通过数据融合诊断结果与单传感器诊断结果的比较 ,说明多传感器数据融合能明显提高故障诊断的准确率

【Abstract】 A data fusion general method based on D S evidential theory and fuzzy logical theory is presented that is used in the electric machines fault diagnosis. In the example by comparing the experiment results based on separate original data and fused data respectively, it is shown that the latter is more accurate than the former in the fault recognition.

【基金】 国家自然科学基金资助项目 ( 5 96770 2 1) ;安徽省教委科研基金资助项目 ( 2 0 0 0JI174 )
  • 【文献出处】 华中科技大学学报 ,Journal of Huazhong University of Science and Technology , 编辑部邮箱 ,2001年12期
  • 【分类号】TM306
  • 【被引频次】47
  • 【下载频次】443
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络