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基于多传感器信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法研究及应用

刘希亮 陈桂明 李方溪 张倩

刘希亮, 陈桂明, 李方溪, 张倩. 基于多传感器信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法研究及应用[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(1): 91-95.
引用本文: 刘希亮, 陈桂明, 李方溪, 张倩. 基于多传感器信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法研究及应用[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(1): 91-95.
Liu Xiliang, Chen Guiming, Li Fangxi, Zhang Qian. Fault Diagnosis Approach of Bayesian Networks Based on Multi-sensor Information Fusion and Application[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(1): 91-95.
Citation: Liu Xiliang, Chen Guiming, Li Fangxi, Zhang Qian. Fault Diagnosis Approach of Bayesian Networks Based on Multi-sensor Information Fusion and Application[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(1): 91-95.

基于多传感器信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法研究及应用

详细信息
    作者简介:

    刘希亮(1983-),博士研究生,研究方向为机械设备状态监测与故障诊断,liuxiliang111@yahoo.com.cn;陈桂明,教授,博士,chenguiming@yahoo.com

    刘希亮(1983-),博士研究生,研究方向为机械设备状态监测与故障诊断,liuxiliang111@yahoo.com.cn;陈桂明,教授,博士,chenguiming@yahoo.com

Fault Diagnosis Approach of Bayesian Networks Based on Multi-sensor Information Fusion and Application

  • 摘要: 针对齿轮泵信号具有复杂性和模糊性的特点,提出了一种基于多传感器信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法。分析了齿轮泵振动和压力信号特点,以此为基础提取了振动信号的能量特征、分形特征和压力信号的高频压力脉动3种特征属性,构建了多故障贝叶斯网络对特征进行融合,设计了贝叶斯分类器,通过最大后验概率准则识别故障类型。两次融合结果表明:多传感器信息完备了特征空间,提高了诊断正确率,能够有效实现齿轮泵多种故障的诊断,具有较好的应用价值。
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  • 收稿日期:  2011-12-20

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