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基于改進(jìn)證據(jù)理論及多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的故障分類

發(fā)布時間:2020-06-24 11:33
【摘要】:證據(jù)理論在合成高度沖突的證據(jù)時,得到的結(jié)果往往有悖常理。幾種代表性的改進(jìn)方法雖然能較好地解決此問題,但收斂速度較慢,并且利用這些改進(jìn)方法組合一致證據(jù)時發(fā)散,從而限制證據(jù)理論在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用。鑒于此,提出一種基于證據(jù)可信度的證據(jù)合成新方法,并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出基于改進(jìn)證據(jù)理論的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合故障分類方法。以齒輪為研究對象,將齒輪原始特征參數(shù)空間劃分為多個子空間,建立各子空間對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型,將各子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出作為證據(jù)體,以所提出的改進(jìn)證據(jù)合成方法對各證據(jù)體進(jìn)行組合實(shí)現(xiàn)故障模式的分類識別。將所提方法與傳統(tǒng)證據(jù)理論方法、其他代表性改進(jìn)方法以及傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的分類結(jié)果進(jìn)行對比,驗(yàn)證改進(jìn)證據(jù)合成方法融合分類的有效性。

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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