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《华北电力大学(北京)》 2006年
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证据理论在机械设备故障诊断中的应用研究

闫宏莉  
【摘要】:在机械设备的故障诊断中,仅靠单一的诊断方法难以全面确切地确定故障类型及性质。本文针对D-S证据理论在实际应用时难以确定基本概率分配函数的问题,分析神经网络技术和D-S证据理论各自的存在优缺点,提出并讨论了多传感器基于神经网络和D-S证据理论相结合的综合诊断模型,通过多个轴承诊断实例验证了该方法提高故障诊断精度的可行性和有效性。 针对电厂设备状态监测的必要性,开发了辅助维修系统的部分模块。实现了给水泵设备信息及其维修管理信息的存储和查询。
【学位授予单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TM621;TM764

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 赵慧敏;柴油机非稳态振动信号分析与智能故障诊断研究[D];天津大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 谢明祥;决策级融合在离心式风机故障诊断中应用[D];南昌大学;2007年
2 曹静;钢球磨煤机负荷的监测与分析研究[D];华北电力大学(河北);2008年
3 朱月君;基于人工免疫和证据理论的旋转机械并发故障诊断的研究[D];太原理工大学;2010年
4 许世勇;基于主元分析的空气压缩机故障诊断研究[D];长春工业大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张晓梅;设备故障诊断中的特征提取[J];传感器技术;2004年01期
2 涂小强;信息融合的原理与方法概述[J];电讯技术;2000年03期
3 巫世晶,向农;电力设备维修计划优化管理研究[J];电力建设;2004年02期
4 史铁林,杨叔子,师汉民,钟毓宁;机械设备诊断策略的若干问题探讨[J];华中理工大学学报;1991年S2期
5 蒋亚南;设备维修管理模式的发展[J];机床与液压;2002年05期
6 申弢,黄树红,韩守木,杨叔子;旋转机械振动信号的信息熵特征[J];机械工程学报;2001年06期
7 许军,罗飞路,张耀辉;多传感器信息融合技术在无损检测中的应用研究[J];无损检测;2000年08期
8 袁小宏,屈梁生;机械故障诊断中的信息融合利用问题研究[J];振动.测试与诊断;1999年03期
9 伍学奎,陈进,周轶尘,陈怡然;基于多指标融合的故障诊断理论与方法[J];振动工程学报;1999年01期
10 梁禹,褚俊,霞王娜;一种新的神经网络故障诊断方法[J];自动化与仪器仪表;2004年03期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 吴振锋;基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
2 王志鹏;基于信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用[D];大连理工大学;2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 彭备战;信息融合技术在设备故障诊断中的应用研究[D];广东工业大学;2002年
2 张琳;机械故障诊断中神经网络与D-S推理的信息融合技术研究[D];燕山大学;2003年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘铮;孙俊;王冬;费维水;;施工危险源辨识结果库知识的获取研究[J];四川建筑科学研究;2006年03期
2 刘青峰;尹久仁;;神经网络智能诊断技术在混凝土结构中的理论实现与展望[J];四川建筑科学研究;2007年01期
3 张克仁;汪萍;朱广;;基于蓝牙通讯技术的远程监测和故障诊断系统[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2010年05期
4 关宇;杨晓京;姜涛;;农业机器人多传感器信息融合技术的研究进展[J];安徽农业科学;2010年25期
5 樊亚文;马娟;;基于黑板结构的信息融合专家系统在水质监测中的应用[J];安徽水利水电职业技术学院学报;2006年02期
6 乔兵,郑文涛,张士宏,曲周德;基于BP神经网络的GH648合金本构模型的建立[J];兵器材料科学与工程;2004年04期
7 王建军;高速线材轧机故障诊断与监测技术[J];包钢科技;2004年03期
8 王春喜,李忠,周文新,张仲元;基于BP神经网络的装甲装备智能诊断系统[J];兵工学报(坦克装甲车与发动机分册);1999年04期
9 沈勇,徐维庆;基于数据融合技术的道路特征实验识别[J];车辆与动力技术;2004年04期
10 王志刚,王兆鲁,郭书彪,党玲,宋美球;影响装甲车试验测试精确度的因素分析及对策研究[J];车辆与动力技术;2005年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 杨为民;李龙澍;;基于GIT的信息融合在农业信息中的应用[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 王树彬;黄鹤;韩笑冬;王执铨;;一种基于细化故障的容错控制设计[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 谭琳;文成林;;一种基于多模式的故障检测方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 李耀军;潘泉;杨峰;李军伟;朱英;;基于多源信息融合的无人机感知与规避研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 郭小荟;马小平;;基于EMD近似熵特征提取和支持向量机的故障诊断方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
7 杜健;费保俊;刘颖;潘高田;姚国政;;基于神经网络的导航装备维修能力评估研究[A];第二届中国卫星导航学术年会电子文集[C];2011年
8 卓睿;陈宗海;陈春林;;移动机器人的传感器数据融合[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
9 段红俊;;浅析发电设备状态检修[A];2010年云南电力技术论坛论文集(文摘部分)[C];2010年
10 王军威;李国禄;王海斗;徐滨士;;滚动接触疲劳试验机的研究现状[A];2011年全国青年摩擦学与表面工程学术会议论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孟凡彬;基于随机集理论的多目标跟踪技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 汤春瑞;水下目标声图像多分辨率分析及识别研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 姜延吉;多传感器数据融合关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
5 彭富强;多尺度线调频基稀疏信号分解及其在齿轮箱故障诊断中的应用[D];湖南大学;2010年
6 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息(火用)故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
7 黄伟国;基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D];中国科学技术大学;2010年
8 周子冠;电网多数据源在线诊断方法研究[D];中国电力科学研究院;2010年
9 岑健;基于人工免疫系统的机组复合故障诊断技术研究[D];华南理工大学;2010年
10 李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
2 崔树新;可重构动态集成测量方法研究[D];河南理工大学;2010年
3 朱志斌;基于金属材料的扰动磁场检测技术研究[D];南昌航空大学;2010年
4 衡泽超;基于ATT7022B的三相多用户电能表研究[D];山东科技大学;2010年
5 焉杰;多传感器时滞系统信息融合及其仿真[D];山东科技大学;2010年
6 张明军;基于小波包最优树的图像融合技术研究[D];山东科技大学;2010年
7 旺扎拉;特种车辆变速箱齿轮传动失效分析[D];长春理工大学;2010年
8 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
9 李卫鹏;正交小波变换支持向量数据描述方法在故障诊断中的应用研究[D];郑州大学;2010年
10 赵国卿;基于全矢谱的旋转机械轴振与瓦振关系研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄蔚雯;气动差压式磨煤机料位测量装置的开发与应用[J];安徽电力职工大学学报;2003年01期
2 覃文洁;内燃机曲轴系振动响应的多体系统动力学分析方法[J];安全与环境学报;2002年02期
3 赵骞,郝志勇;柴油机曲轴系扭转振动的有限元模型研究[J];车辆与动力技术;2000年04期
4 郝大海;;基于Hilbert-Huang变换的发动机振动信号特征提取[J];兵工自动化;2007年12期
5 杨露;沈怀荣;;希尔伯特-黄变换与小波变换在故障特征提取中的对比研究[J];兵工学报;2009年05期
6 王国锋,王子良,秦旭达,王太勇;基于小波包和径向基神经网络轴承故障诊断[J];北京科技大学学报;2004年02期
7 倪国强,梁好臣;基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究[J];北京理工大学学报;2001年05期
8 吴明赞,陈森发;柴油机曲轴运转的非线性振动与混沌[J];船舶工程;2002年01期
9 陈俊任,王保强,刘心田;多传感器数据融合技术与应用[J];成都信息工程学院学报;2005年05期
10 周皓;李少洪;;支持向量机与证据理论在信息融合中的结合[J];传感技术学报;2008年09期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 傅瑜;小波分析在旋转机械故障诊断中的应用[D];西安电子科技大学;1998年
2 梁伟平;球磨机制粉系统智能控制算法的研究及应用[D];华北电力大学;2000年
3 李志敏;基于振动分析的内燃机主轴承状态监测与故障诊断方法研究[D];大连理工大学;2001年
4 孙颖楷;内燃机智能故障诊断系统的研究及应用[D];重庆大学;2001年
5 余红英;机械系统故障信号特征提取技术研究[D];中北大学;2005年
6 张清华;基于人工免疫系统的机组故障诊断技术研究[D];华南理工大学;2004年
7 蒋其友;人工智能理论与技术的研究及其在大型离心式压缩机故障诊断中的应用[D];北京化工大学;1993年
8 禤莉明;球磨机料位超声测量与制粉系统运行遗传优化方法研究[D];重庆大学;2006年
9 章政;基于遗传编程的电力变压器绝缘故障诊断模型研究[D];上海交通大学;2007年
10 刘小峰;振动信号非平稳特征的深层提取技术及远程诊断服务系统的研究[D];重庆大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 封波;多变量统计过程控制的应用研究[D];浙江大学;2002年
2 彭备战;信息融合技术在设备故障诊断中的应用研究[D];广东工业大学;2002年
3 任德均;球磨机负荷控制系统的研究与应用[D];四川大学;2002年
4 王洪;旋转机械故障诊断新方法的应用研究与振动监测诊断系统的开发[D];华北电力大学(北京);2003年
5 王琳;多传感器信息融合技术及其应用[D];华北电力大学(河北);2003年
6 陆剑飞;信息融合技术在火焰检测中的应用[D];华北电力大学(河北);2004年
7 侯炜;数据融合在凝汽器清洁度判别及故障诊断中的应用[D];华北电力大学(河北);2004年
8 宋子辉;基于模糊神经网络技术的D350高速风机故障诊断系统研究[D];中南大学;2004年
9 谢春丽;船用核动力装置数据融合的故障诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
10 朱明;基于振动频谱分析的球磨机存煤量测控与优化[D];东南大学;2004年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 陈祥龙;胡春艳;梅检民;肖云魁;贾继光;;基于非线性小波变换和经验模式分解的轴承故障特征提取[J];军事交通学院学报;2011年11期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 陈侃;基于多模型决策融合的刀具磨损状态监测系统关键技术研究[D];西南交通大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 李铁;基于TMS320VC5416的磨煤机料位检测仪的研究[D];沈阳工业大学;2011年
2 王晋;基于粒子滤波信号处理的柴油机故障诊断[D];中北大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 汪澄,程慧霞;面向对象的程序设计方法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);1997年01期
2 李忠,曾昭翔,陈大融;基于 BP 神经网络的磨损微粒智能识别[J];北方交通大学学报;1998年01期
3 戴筠;C~3Ⅰ中的多传感器数据融合技术[J];兵工学报;1998年04期
4 王毛路,李少洪,毛士艺;证据理论和神经网络结合的目标识别方法[J];北京航空航天大学学报;2002年05期
5 倪国强,梁好臣;基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究[J];北京理工大学学报;2001年05期
6 罗志增,蒋静坪;相关证据的融合及其在机器人多感觉信息融合中的应用[J];传感技术学报;2000年03期
7 房方,魏乐;传感器故障的神经网络信息融合诊断方法[J];传感技术学报;2000年04期
8 唐海峰,张合,李豪杰;D-S证据理论在多传感器目标识别中的应用[J];传感器技术;2002年12期
9 张彦铎,姜兴渭;多传感器信息融合及在智能故障诊断中的应用[J];传感器技术;1999年03期
10 蓝金辉,马宝华,李科杰,周汉昌;多传感器目标分类的数据融合方法[J];测试技术学报;1998年01期
【相似文献】
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1 邱大庆;周亚明;王锐;赵振兵;;基于D-S证据理论的油浸式电力变压器故障诊断[J];电力科学与工程;2007年01期
2 邹本存;储江伟;张丽莉;;汽车融合故障诊断中D-S证据理论基本可信度的研究[J];林业机械与木工设备;2011年08期
3 胡财彬;费逸伟;钟新辉;孙世安;;铁谱磨粒诊断信息融合技术研究[J];润滑油;2008年03期
4 李宏坤,马孝江,王珍;基于多征兆信息融合理论的柴油机故障诊断[J];农业机械学报;2004年01期
5 李靖;吕宝军;;基于神经网络的信息融合技术在汽车故障诊断中的应用[J];辽宁省交通高等专科学校学报;2005年04期
6 杨春燕;朱茹敏;吴超;;矢功率谱与概率神经网络结合在旋转机械故障诊断中的应用研究[J];现代制造工程;2010年02期
7 刘海英,张池平;基于多传感器信息融合技术[J];佳木斯大学学报(自然科学版);2004年01期
8 洪沁;铝铸轧机液压系统故障诊断[J];液压与气动;2005年09期
9 李志农;韩捷;潘玉娜;李凌均;;机械故障矢功率谱—支持向量机识别方法研究[J];计算机工程与应用;2007年08期
10 冯严冰;刘云;;改进D-S证据理论及其在无损检测中的应用[J];煤矿现代化;2007年05期
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1 周浔;王晓丽;任锐;;多传感器信息融合技术在现代电子装备故障诊断中的应用[A];2009全国虚拟仪器大会论文集(二)[C];2009年
2 许军;张耀辉;;信息融合算法在电气设备故障诊断中的应用[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
3 沈寿林;郑海起;张英堂;邵金元;;基于多传感器信息融合的发动机工作过程故障诊断研究[A];2001年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2001年
4 赵春华;严新平;高虹亮;王志芳;;面向摩擦学与动力学信息耦合的滑动摩擦磨损试验[A];可持续发展的中国交通——2005全国博士生学术论坛(交通运输工程学科)论文集(下册)[C];2005年
5 郑长松;马彪;孙宪林;剧引芳;;基于综合传动可靠性试验多技术油液分析状态监测研究[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
6 侯媛彬;杨骁;马志军;张海峰;陈肇健;祝兴平;孙龙强;翟强;;高瓦斯矿井双局扇故障诊断及决策装置的研制[A];2003中国控制与决策学术年会论文集[C];2003年
7 万耀青;郑长松;马彪;;油液分析的信息特点与信息融合的展望[A];第五届设备管理第八届设备润滑与液压学术会议论文集——《设备管理设备润滑与液压技术》[C];2004年
8 杜奕;迟毅林;伍星;;信息融合在设备监测和故障诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 吴娟;吕建平;;基于NMF和证据理论的多传感器信息融合[A];第七届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2009年
10 李炯;雷虎民;张琳;;一种基于多模复合制导的多级目标识别融合方法[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(1)[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 黄安华;液压制动系统的故障诊断[N];中国汽车报;2002年
2 李萍;济钢EAM离线网络点检和故障诊断管理系统开发应用[N];世界金属导报;2007年
3 胡荣山 马巍;上海海大一课题列入国家“863”计划[N];中国船舶报;2007年
4 孙建阳 刘波;小型渔船柴油机故障诊断与排除[N];中国渔业报;2008年
5 见习记者 仝亚娜;孙彦广:冶金故障诊断设备前景广阔[N];机电商报;2005年
6 小田;网卡故障诊断[N];中国电脑教育报;2000年
7 陈全东;干式复合“粘边”故障诊断[N];中国包装报;2003年
8 龚献荣;大型天然气装置实现网络化监测[N];中国化工报;2005年
9 周传勇 杜慧;济钢网络化设备点检与故障诊断管理系统上线运行[N];世界金属导报;2008年
10 汤怀京;WLAN也有“线”[N];中国计算机报;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息(火用)故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
2 朱大奇;航空电子设备故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
3 吴振锋;基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
4 盛晨兴;挖泥船动力机械远程诊断系统关键技术研究[D];武汉理工大学;2009年
5 鲁峰;航空发动机故障诊断的融合技术研究[D];南京航空航天大学;2009年
6 刘思远;信息融合和贝叶斯网络集成的故障诊断理论方法及实验研究[D];燕山大学;2010年
7 宋其江;基于有向图模型的故障诊断方法研究及其在航天中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
8 冯志鹏;计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2003年
9 何小斌;基于统计学方法的自适应过程监控与故障诊断[D];上海交通大学;2009年
10 高保禄;大型复杂机电设备分布式故障诊断方法研究[D];太原理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 闫宏莉;证据理论在机械设备故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学(北京);2006年
2 苏红;信息融合理论及其在水位传感器故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2005年
3 刘兆元;基于信息融合的大型电力变压器故障诊断[D];山东大学;2005年
4 夏向阳;电力变压器故障在线监测与诊断系统[D];中南大学;2004年
5 史月华;基于集成小波神经网络的旋转机械故障诊断理论及应用[D];燕山大学;2004年
6 吴兴伟;多传感器的信息融合在车载故障诊断中的应用研究[D];武汉理工大学;2006年
7 李微微;旋转机械非平衡同源信息融合方法研究[D];郑州大学;2005年
8 冯爱伟;基于人工智能理论的异步电动机故障诊断研究[D];辽宁工程技术大学;2005年
9 张琳;机械故障诊断中神经网络与D-S推理的信息融合技术研究[D];燕山大学;2003年
10 王海涛;RBF神经网络与证据理论相结合的特征级信息融合方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
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