【摘 要】
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针对传统D-S证据理论对燃气轮机进行振动故障诊断时会出现一些悖论问题,提出D-S理论改进算法。首先,对采集的燃机振动信号分别从时域和频域进行特征提取,再利用三种不同类型
【机 构】
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上海电力学院自动化工程学院;贝加莱工业自动化(中国)有限公司;上海绿联软件股份有限公司;
【基金项目】
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上海市青年科技英才扬帆计划(16YF1404700);上海市“科技创新行动计划”社会发展领域项目(16DZ1202500);上海市科学技术委员会工程技术研究中心(14DZ2251100)资助项目
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针对传统D-S证据理论对燃气轮机进行振动故障诊断时会出现一些悖论问题,提出D-S理论改进算法。首先,对采集的燃机振动信号分别从时域和频域进行特征提取,再利用三种不同类型的神经网络模型进行初步诊断,将初步诊断的结果经归一化构建原生证据,然后通过引入证据间的支持矩阵对原生证据进行修正,最后根据改进D-S规则进行决策融合。通过燃气轮机的振动故障诊断实验,证明了该算法能够充分利用各种信息,避免了传统方法出现的悖论现象,提高了燃气轮机振动故障诊断结果的准确性。
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