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对近年来信息融合方法发展进行总结,着重介绍贝叶斯信息融合法、神经网络信息融合法、基于特征的信息融合法和D-S证据理论信息融合法,分析各种方法的原理和特点。以CFM56发动机故障诊断为例,用BP神经网络的输出结果为输入,构建D-S证据融合的识别框架,进行故障诊断。结果表明,采用D-S证据理论的方法,缩短了故障诊断的时间并提高了故障诊断的精确度。 相似文献
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本文阐述了汽车柴油机故障产生原因的复杂性以信息融合技术的基本理论,提出了利用信息融合技术诊断柴油机故障的具体方法。 相似文献
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信息融合技术在汽车ABS系统故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对汽车电控系统故障诊断的复杂性,提出用多传感器信息融合技术来解决该问题的思路。研究了一种决策层信息融合方法(Dempster-Shafer证据推理法)在汽车防抱死系统故障诊断中的应用,并详细介绍了在此实例中的故障识别框架的建立、mass函数的确定、证据合成等内容。结果表明,基于Dempster-Shafer证据推理的决策层信息融合方法能够准确、有效地诊断出ABS系统故障所在的部位。 相似文献
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针对传统单通道振动信号诊断方法只能采集部分信息用于局部诊断,而多通道信号融合权重确定困难、实时性差的问题,提出一种基于深度一维卷积神经网络(One-dimensional Deep Convolutional Neural Network,1DCNN)与双通道信息融合的柴油发动机故障诊断方法.通过搭建柴油发动机预置故障试验台,将传感器配置于发动机不同位置以采集发动机运行过程中的双通道故障信号,分别提取振动信号中的最大值、最小值、峰峰值、均值、整流平均值、方差、标准差、峭度等14个特征,构建特征集矩阵并利用主成分分析(Principal Component Analy-sis,PCA)进行特征融合,输入深度一维卷积神经网络,实现对发动机不同故障状态的诊断.试验结果表明,该方法可以有效识别发动机不同的故障状态,与单通道信号诊断相比,所提出的双通道信息融合方法在发动机故障诊断中具有更好的效果. 相似文献
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汽车电子技术的应用能够使汽车功能逐渐完善,也会满足人们的更多需求。同时,随着系统功能的丰富,故障复杂程度也随之增加,为故障检测带来了相当大的影响。本文基于多信息融合原理,获取可用数据,在有效了解汽车状况的前提下,结合汽车电子系统故障诊断技术分析,为汽车故障的快速诊断提供参考。 相似文献
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廖发良 《筑路机械与施工机械化》2010,27(8):79-81
由于柴油机随着使用期延长和使用条件的变化会发生多种故障,许多故障现象不易被发现,故障现象与故障原因之间的关系也是模糊不清,借助模糊数学的方法,把模糊现象与因素之间的关系用数学式进行描述,寻找故障的部位和原因。通过实例验证,结果表明,该方法与其他方法有较好的一致性,在故障诊断方面有较高的准确性。 相似文献
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由于传统的故障诊断方法在机械设备整体故障诊断中难以有效发挥作用,通过把模糊数学和神经网络理论应用到故障诊断中,构建了一具有联想记忆功能的模糊神经网络。并结合190A型柴油机的故障诊断,验证了算法的有效性。 相似文献
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强噪声背景下的柴油机失火故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
柴油机失火是常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题,以3缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号,采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明,通过二次采样处理,随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上,达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的,能有效识别柴油机的早期故障,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。 相似文献