文献类型：期刊文章

作　　者：王奉涛[1] 马孝江[1] 朱泓[1] 王志鹏[1]

机构地区：[1]大连理工大学振动工程研究所,辽宁大连116024

出　　处：《大连理工大学学报》

年　　份：2003

卷　　号：43

期　　号：4

起止页码：470-474

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：给出了一种基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的多故障特征信息融合的故障诊断方法,并以旋转机械故障诊断为例,详细说明了该方法的具体实现步骤.结果表明,经过多故障特征信息融合,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,因此充分显示了该诊断方法的有效性.

关 键 词：故障诊断 DEMPSTER-SHAFER证据理论 信息融合 神经网络 概率分配构造方法  诊断决策规则  

分 类 号：TP277] TP183]