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神经网络和证据理论融合的尾轴承磨损故障诊断
被引量：
2
1
作者
王永坚
陈景锋
杨小明
《中国航海》
CSCD
北大核心
2014年第4期20-24,共5页
为克服铁谱、光谱、理化和颗粒计数等4种油液检测分析方法在船舶尾轴承磨损故障诊断中存在的准确性偏差等问题,提出运用神经网络和D-S证据理论对尾轴承磨损故障进行融合诊断。依据各分析方法的标准磨损界限值,将各检测原始数据预处理转...
为克服铁谱、光谱、理化和颗粒计数等4种油液检测分析方法在船舶尾轴承磨损故障诊断中存在的准确性偏差等问题,提出运用神经网络和D-S证据理论对尾轴承磨损故障进行融合诊断。依据各分析方法的标准磨损界限值,将各检测原始数据预处理转换为布尔值,运用神经网络算法获取每种检测方法的故障域单项诊断结果。利用D-S证据理论融合各单项故障诊断结果,以获得更为准确的诊断结果,并通过具体的案例验证方法的准确性。
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关键词
船舶工程
船舶尾轴承
油液分析
神经网络
D-S证据理论
磨损故障
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职称材料
题名
神经网络和证据理论融合的尾轴承磨损故障诊断
被引量：
2
1
作者
王永坚
陈景锋
杨小明
机构
集美大学轮机工程学院
福建省厦门轮船公司
出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2014年第4期20-24,共5页
基金
福建省自然科学基金(2012J01228)
福建省教育厅资助项目(JA12203)
文摘
为克服铁谱、光谱、理化和颗粒计数等4种油液检测分析方法在船舶尾轴承磨损故障诊断中存在的准确性偏差等问题,提出运用神经网络和D-S证据理论对尾轴承磨损故障进行融合诊断。依据各分析方法的标准磨损界限值,将各检测原始数据预处理转换为布尔值,运用神经网络算法获取每种检测方法的故障域单项诊断结果。利用D-S证据理论融合各单项故障诊断结果,以获得更为准确的诊断结果,并通过具体的案例验证方法的准确性。
关键词
船舶工程
船舶尾轴承
油液分析
神经网络
D-S证据理论
磨损故障
Keywords
ship engineering
ship stern bearing
oil analysis
neural network
D-S evidence theory
wear fault
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U664.21 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
神经网络和证据理论融合的尾轴承磨损故障诊断
王永坚
陈景锋
杨小明
《中国航海》
CSCD
北大核心
2014
2
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