基于DS证据理论融合油液振动多参数的故障诊断方法研究
李青1
李钊阳2
王天钦3
陈为化1
张敏1
陈彬1
聂剑红1
1.华北科技学院 河北省矿山设备安全监测重点实验室, 廊坊 0652012.中国船舶工业综合技术经济研究院质量可靠性中心, 北京 1000813.濮阳技师学院 汽车工程系, 濮阳 457001
摘要：齿轮箱广泛应用于石油化工、船舶、电力与工程机械等领域,其故障监测诊断技术研究一直是热点问题.提出了一种基于DS证据理论融合油液与振动多参数的齿轮箱故障诊断方法,针对传统单一振动信号分析方法对齿轮磨损早期不敏感的问题,采用径向基神经网络建立振动时域特征与油液特征融合的分类模型,基于高维变分自编码器自适应提取振动频域特征并完成故障分类;将由径向基神经网络与高维变分自编码器分别得到的不同证据体通过加权DS证据理论进行融合,获得最终的诊断结果.与不同融合方法进行对比,验证了该方法对齿轮故障诊断的实际效果.
关键词：加权DS证据理论神经网络变分自编码器油液振动
分类号：TH6(专用机械与设备)
资助基金：中央高校基本科研业务费项目(3142020017)中央高校基本科研业务费项目(3142020014)河北省教育厅科学技术研究项目(ZC2023124)
论文发表日期：2023-06-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 534-540 )
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