基于信息融合技术的电机故障诊断

摘要：

为了能够从多方面反映电机系统状态, 实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统.在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用Dempser Shafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断.诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求.

关键词：电机、故障诊断、信息融合、证据理论、神经网络

所属期刊栏目：25

分类号：TP212;TM307(自动化技术及设备)

资助基金：辽宁省教育厅资助项目C-011

在线出版日期：2006-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：19-21