基于神经网络的信息融合故障诊断技术王江萍.pdf
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DOI : 10. 13433 /j . cnki . 1003 -8728. 2002. 01. 046
21 1 V ol . 21 N o. 1
2002 1 M EC HAN ICA L SCIEN CE AN D T ECHN O LO G Y Janua y 2002
: 1003-8728( 2002) 01-0 127-04
王江萍
( , 7 10065)
: 利用神经网络技术建立信息融合中心, 对多传感器数据进行融合处理,通 多源互补信息减小故障诊断系统
的不确定性。 文中讨论了神经网络多传感器信息融合方法中数据预处理与特征提取、特征向量维数压缩与关联、归一
化处理方法等, 同时, 对神经网络的构造以及学习训练等内容,也作了较为详细的讨论。 通 对柴油机振动监测数据、
燃油压力波动信息、以及两者融合信息的故障诊断性能的比较,表明神经网络多传感器信息融合方法用于复杂机械的
故障诊断是可行和有效的。
: 多传感器;信息融合;神经网络; 故障诊断
: T P212. 1 : A
F ault Di agnosi s Technology Based on N eural N etwork M ult isensor Data Fusion
W AN G Jia ng -ping
( Depa tment of M echanical Enginee ing , X i′an Pet o leum Institute, Xi′a n 710065)
Abstract: T his pape dea ls with a multisenso system applied to mecha nica l fault diag no sis. By using the
info ma tion fusio n pa tte n based on neu a l netw o k, the unce tainty of the diag no sis system ca n be dec eased
g eatly. The methods fo da ta p ep ocessing , fea tu es ex t actio n and co nst uctio n of the neu al netw o k a e
discussed. Th e app oach is show n to be p actical and effectiv e th o ug h diag no sing the faults in the fuel inj ectio n
system of a diesel engine.
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Key words M ultisenso Info mation fusion N eu a l netw o k Fault diag nosis
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