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基于D-S证据理论的航空发动机磨损故障智能融合诊断方法
被引:10
作者
:
文振华
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机构:
南京航空航天大学民航学院
文振华
论文数:
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机构:
陈果
机构
:
[1]
南京航空航天大学民航学院
来源
:
机械科学与技术
|
2005年
/ 09期
关键词
:
航空发动机;
磨损;
故障诊断;
数据融合;
神经网络;
D-S证据理论;
D O I
:
10.13433/j.cnki.1003-8728.2005.09.003
中图分类号
:
V263.6 [故障分析及排除];
学科分类号
:
摘要
:
油样分析方法目前已成为航空发动机磨损故障诊断的重要手段,但单一油样分析技术的诊断准确率均有限,为了提高故障诊断的精度,本文提出了基于D-S证据理论的发动机磨损故障智能融合诊断方法。首先用BP神经网络实现发动机磨损故障的单项智能诊断,然后,充分利用神经网络诊断结果,用D-S证据理论实现了磨损故障的融合诊断。最后,算例验证了本文方法的有效性。
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页数:4
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[1]
基于神经网络的多种油样分析技术融合诊断
[J].
陈果
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南京航空航天大学民航学院
陈果
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左洪福
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南京航空航天大学民航学院
左洪福
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用人工神经网络预测摩擦学系统磨损趋势
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智能检测系统与数据融合.[M].滕召胜等编著;.机械工业出版社.2000,
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基于神经网络的多种油样分析技术融合诊断
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2003,
(05)
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一种有效的证据理论合成公式
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一种新的基于证据理论的合成公式
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.
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2000,
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[5]
一种柴油机磨损的预测模型与试验研究
[J].
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西安交通大学润滑理论及轴承研究所
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1996,
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摩擦学学报,
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[7]
智能检测系统与数据融合.[M].滕召胜等编著;.机械工业出版社.2000,
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