基于多传感器信息融合的滚动轴承故障诊断.pdfVIP

学兔兔 !墨 ! 二 2 轴承 2012年3期 CN41—1148／TH Bearing2012，No．3 基于 多传感器信息融合的滚动轴承故障诊断 艾莉 ，华静 (红河学院 工学院，云南 蒙 自 661199) 摘要 ：为了提高滚动轴承故障诊断的准确性 ，引入 了一种多传感器信息融合 的诊断方法 。将 多传感器所采 集 的 振动信号处理后 ，由粒子群神经网络进行故障局部诊断 ，以获得彼此 独立 的证据 ，再采用证 据理论 对各证 据进 行融合 。试验结果表 明，该方 法可有效 地提高诊 断可信度 ，降低诊断 的不确定性 。 关键词 ：滚动轴承 ；故障诊断 ；信息融合 ；粒子群神经 网络 ；证据 理论 中图分类号 ：TH133．33；0226 文献标志码 ：B 文章编号 ：1000—3762(2012)03—0047-03 Fault Diagnosis ofRolling Bearings Based on Multi Sensor Information Fusion AI Li．HUA Jing (Engineering College，Honghe(Engineering University，Mengzi661199，China) Abstract：Inorder improve to theaccuracy bearing ofdiagnosis，arolling fault diagnosis method themulti of sensor in- formation fusion applied．Afteris thevibration signal collected withmulti sensors areprocessed，the particle swarm op- timization—neuralnetworks are used carryto on localdiagnosis fault andacquire separate evidence，andthen the evi— dence employedis fuse tothem．The experimental resultsshow thethat methodableimprove isto diag-of the reliability nosis and decrease the uncertaintyof diagnosis． Key words：rollingbearing；fault diagnosis；information fusion；particle swaNn optimization— neural network；evi— dence theory 旋转机械中约 30％的故障是 由滚动轴承损坏 具有 良好的非线性 映射能力 的特点 ，将基于证据 而引起的? ，其运行状态直接影