在电机滚动轴承的故障诊断领域中,由于电机运行环境的复杂性,以及目前大多数故障诊断依然是基于单参数进行,如振动、温度及电流等所能携带的故障特征进行诊断,所以不确定性因素及不确定信息也充斥其间,从而致使故障诊断的准确率较低。分析了传统故障诊断系统的弊端,并介绍了多信息源数据融合诊断系统的结构及其在故障诊断应用中的优势,并通过实例分析,采用3个独立传感器对轴承故障信号采集,并通过经验模态方法对信号处理得到故障特征向量,最后应用BP神经网络和D-S证据理论进行故障识别。每使用一次D-S证据理论的合成,均会提高故障诊断的准确率,进一步说明多信息源数据融合故障诊断系统的的可行性及有效性。
2021-03-25 17:10:47
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轴承故障诊断算法模型、程序代码、数据集参考资料汇总分享，文档资料为通过在线网络链接获取，数据集为美国西储大学的轴承数据。
2021-03-16 09:14:06
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