基于信息融合的電機聲頻故障診斷研究.pdf

1、電機--作為機電能量轉換的核心驅動執(zhí)行部件,是機電產品的重要組成部分。隨著現代工業(yè)及科學技術的迅猛發(fā)展,電機己被廣泛應用于工業(yè)系統(tǒng)的各個領域以及家用電器中,電機運行狀態(tài)的監(jiān)測有著絕對重要性。目前電機故障診斷大多采用傳統(tǒng)檢測手段,本文針對電機聲頻進行分析診斷,具有快速方便、成本低、占空少等優(yōu)點。
　　 由于電機發(fā)生故障時,故障信號中往往含有大量的時變、短時沖擊、突發(fā)性質的成分,小波變換作為時頻分析方法,通過時頻窗的靈活變換來突出信

2、號的不同頻率成分,具有表征信號局部特征的能力。故本文采用基于小波分析原理的消噪方法,并對消噪后的信號進行多層分解與重構,提取特征參數,結合神經網絡進行分類。
　　 針對目前電機聲頻故障診斷單傳感器信號分析可靠性不足的缺點,采用基于多源信息融合理論,通過設置多個傳感器采集電機聲頻信號,構建多傳感器故障診斷系統(tǒng)。本文詳細介紹了Dempster-Shafer證據推理理論的基本概念、合成規(guī)則與決策規(guī)則,詳細闡述了D-S理論中最核心部分-