神经网络和改进D-S证据理论相结合的滚动轴承复合故障诊断研究

简介

提出了将神经网络与D-S证据理论相结合的故障诊断方法，实现了故障信号的特征级和决策级融合，并应用于轴承的复合故障诊断研究。将BP、RBF、GRNN 3种神经网络的输出结果作为3个证据体，滚动轴承的4种复合故障特征作为系统的识别框架，引入聚类系数作为权值分配，重新计算基本概率赋值，对D-S证据理论进行改进，以提高轴承复合故障诊断的准确性。