信息融合技术在电机故障诊断中的应用研究

摘要

不确定性问题在电机故障诊断的研究中广泛存在,针对这一问题提出了一种基于多源信息融合技术的并行贝叶斯网络和D-S证据理论相结合的电机故障诊断方法.该方法将具体的电机故障特征集划分到多个故障子空间中,并利用不同的诊断贝叶斯网络,采用不同的故障特征参数分别进行局部诊断.然后将各贝叶斯网络的局部诊断结果作为证据理论方法的独立证据体,并运用D-S证据理论的证据合成规则在决策级进行融合.通过仿真分析,综合考虑了贝叶斯网络和D-S证据理论在诊断推理中的特点以及仿真结果,证明了提出的新方法可以有效的提高电机故障诊断的准确性,降低诊断结果的不确定性.