基于D-S证据理论的高压断路器机械故障诊断方法
Abstract:
本申请公开了一种基于D-S证据理论的高压断路器机械故障诊断方法,所述方法包括:建立自适应神经模糊推理系统模型;获取高压断路器的声音信号与振动信号;提取所述声音信号与振动信号的特征量;通过所述自适应神经模糊推理系统模型对所述特征量分别进行分类预处理,得到基本概率分配函数;通过高冲突证据修正的D-S证据理论对所述基本概率分配函数进行融合,得到机械故障诊断结果。本申请提供的诊断方法将声音与振动信号结合起来,采用D-S证据理论进行信息融合,综合诊断高压断路器的机械故障,提高了状态评估的可靠性和准确性。
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