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为了提高船舶维护效率,提出一种多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测方法。根据故障状态下的信号频率,使用小波变换法提取故障信号特征参数作为蚁群算法优化BP神经网络输入,实现多发故障诊断,并通过DS证据理论完成多传感器数据融合,得出故障诊断结果。实验结果表明,该方法可通过多传感器融合判断出船舶机电系统故障类型,即使一种传感器出现故障也不影响诊断效果,诊断船舶机电系统多发故障平均准确率高达97.02%,能够实现较为精准的船舶机电系统多发故障监测。 相似文献
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