【摘 要】
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针对传统电路故障诊断方法准确率不高的问题,提出深度信念网络(Deep belief network,DBN)与加权D-S证据理论相融合的故障诊断算法.利用DBN模型对两类证据体故障数据进行自适应特征提取,完成各故障模式的初步分类;基于初步分类结果获取证据体,对各故障模式的基本概率分配(Basic probability assignment,BPA)与加权系数;对BPA进行加权处理,完成基于证据理论(Dempster-shafer,D-S)的多信息融合,获得最终故障诊断结果.实验结果表明:DBN的应用可以
【机 构】
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中国民航大学基础实验中心,天津300300;中国民航大学职业技术学院,天津300300
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
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针对传统电路故障诊断方法准确率不高的问题,提出深度信念网络(Deep belief network,DBN)与加权D-S证据理论相融合的故障诊断算法.利用DBN模型对两类证据体故障数据进行自适应特征提取,完成各故障模式的初步分类;基于初步分类结果获取证据体,对各故障模式的基本概率分配(Basic probability assignment,BPA)与加权系数;对BPA进行加权处理,完成基于证据理论(Dempster-shafer,D-S)的多信息融合,获得最终故障诊断结果.实验结果表明:DBN的应用可以有效提取故障数据本质特征,提高初步分类准确率;加权D-S证据理论的应用削弱了证据体间冲突,增强诊断的可信度,提高电路故障诊断的准确率.
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