基于D-S证据理论和BP算法的直流电机故障诊断研究

被引：7

作者：

嵇斗

王向军

机构：

[1] 海军工程大学电气与信息工程学院

来源：

船电技术 | 2007年 / 04期

关键词：

电机; 故障诊断; BP算法; 信息融合; D-S证据理论;

D O I：

10.13632/j.meee.2007.04.008

中图分类号：

TM33 [直流电机];

学科分类号：

摘要：

提出一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度。

引用

页码：204 / 206

页数：3

共 6 条

[1]

证据决策.[M].段新生著;.经济科学出版社.1996,

[2] 复杂系统的模糊故障诊断方法研究 [J].

李霁红 ;

康锐 ;

贾颖 .

系统工程与电子技术, 2005, (07) :1322-1324

[3] 电机设备的现代故障诊断方法 [J].

侯志祥 ;

申群太 ;

李河清 .

电力系统及其自动化学报, 2003, (06) :61-63+90

[4] 基于Dempster-Shafer证据理论的信息融合在设备故障诊断中应用 [J].

王奉涛 ;

马孝江 ;

朱泓 ;

王志鹏 .

大连理工大学学报, 2003, (04) :470-474

[5] 贝叶斯数据融合技术在机舱故障智能诊断中的应用附视频 [J].

孟宪尧 ;

白广来 ;

伞宝钢 ;

韩新洁 .

大连海事大学学报, 2002, (03) :10-13

[6] 改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究 [J].

王悦民 ;

潜伟建 .

海军工程大学学报, 2000, (04) :36-40+48

← 1 →