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基于D-S证据和数据融合的电机故障诊断研究 被引量:1

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摘要 针对电机的发热、振动和噪音问题的现象及原因进行分析研究,设计出以ARM微处理器作为核心处理的电机故障诊断系统,采用了温度传感器、电压传感器和压电式加速度传感器的多传感器测量技术,对采集的温度、电压、振动信号进行分析,提出用D-S证据和多传感器数据融合技术的电机故障诊断方法。再应用D-S证据理论对数据进行算例分析,完成电机的实时监控。与单一信号故障诊断结果相比,可以有效地提高电机故障诊断结果的可信度,减小诊断的不确定性因素。
出处 《科技资讯》 2018年第31期61-62,共2页 Science & Technology Information
基金 河北省高等学校科学研究青年基金项目(项目编号:QN2017319)
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参考文献4

二级参考文献29

  • 1王耀南.国家863计划项目验收技术报告-复杂工业过程的综合集成智能控制及应用[M].长沙:湖南大学,2000.150-200. 被引量:1
  • 2王耀南.计算智能数据处理技术及其应用[M].长沙:湖南大学出版社,1999.18-21. 被引量:1
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  • 4团体著者,大型回转机械典型故障诊断特征图册,1992年 被引量:1
  • 5Chen Y D,1989年 被引量:1
  • 6屈梁生,J Mech Signat Signal Proc,1989年,3卷,3期,255页 被引量:1
  • 7屈梁生,Noise Vib Worldw,1989年,20卷,2期,108页 被引量:1
  • 8朱新潮,1988年 被引量:1
  • 9Li S T,Proc 3rd Int Conf Visual Computing,2000年,93页 被引量:1
  • 10王耀南,国家863计划项目验收技术报告——复杂工业过程的综合集成智能控制及应用,2000年,150页 被引量:1

共引文献210

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引证文献1

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