基于多分类器融合与模糊综合评判的滚动轴承故障诊断

摘要：

为了提高复杂系统故障诊断的效率,简化诊断模型的结构,提出了基于模糊综合评判的故障诊断方法,构建了基于多分类器融合的诊断模型,并应用于数控机床滚动轴承的故障诊断.首先,多个分类器分别对高维故障特征进行信息融合,作出初步诊断;然后,采用模糊综合评判的方法,对多个分类器的初步诊断结果进行决策融合,建立了滚动轴承的单级模糊诊断模型,构造了以分类器输出信息熵为核心的评价函数,探讨了熵值权重分配方法,开展了数控机床滚动轴承磨损故障诊断的相关实验.实验结果表明:在存在诊断冲突的样本中,70％的样本经过模糊综合评判融合后可以正确识别故障类型,与单一分类器方法相比,故障识别率得到了提高,达到97.06％,证明了基于多分类器融合与模糊综合评判的诊断方法与模型的有效性.

关键词：多分类器融合、模糊综合评判、信息熵、故障诊断

所属期刊栏目：11

分类号：TH17

资助基金：国家自然科学基金资助项目51075220;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20123721110001;青岛市科技计划基础研究项目12-1-4-4-3-JCH

在线出版日期：2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：464-469