模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用.pdf

1、信息融合技術(shù)是將來自多傳感器的信息和數(shù)據(jù)進行綜合處理，從而做出正確、可靠的判斷和決策，近年來在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和研究。在機械故障診斷中，可利用的信息很多，充分利用有用的信息對設(shè)備的故障進行診斷才能提高故障診斷的精度和準確性，因此信息融合技術(shù)是進行機械故障診斷的一種有效方法。
　　本文以齒輪箱為研究對象，分析了齒輪箱的故障機理，具體研究了齒輪箱中齒輪和軸承的故障，為齒輪箱故障診斷提供了理論依據(jù)。
　　針對模糊理論和神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中存在的不足和互補性，構(gòu)建了一種結(jié)合兩者優(yōu)點的改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并推導(dǎo)了相應(yīng)的算法，建立了相應(yīng)的故障診斷框架。利用改進的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對齒輪箱中的齒輪進行故障診斷，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果作對比，結(jié)果表明該方法的學(xué)習(xí)速度快、診斷精度高。
　　針對故障診斷中的不確定性，采用D-S證據(jù)理論進行故障診斷。在對D-S證據(jù)理論的基本概念和融合推理方法深入研究的基礎(chǔ)上，建立了故障診斷框架，并提出應(yīng)用改進的組合規(guī)則處理故障診斷中