基于多传感器融合的高速电主轴振动故障诊断研究  

Diagnosis rearch of high-speed motorized spindle with vibration fault symptom based on multi-sensors information fusion

作　　者：战红[1] 谭继文[1] 杜岩 

机构地区：[1]青岛理工大学机械工程学院,青岛266033 [2]大庆油田高级人才培训中心,大庆163712

出　　处：《制造业自动化》2013年第12期30-32,共3页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51075220);青岛市科技计划基础研究项目(12-1-4-4-(3)-JCH)

摘　　要：高速电主轴振动故障具有多样性、复杂性、不确定性等特点,本文提出在关键部位安装多个传感器,组成多传感器数据采集系统,采用多源信息融合对振动故障进行融合诊断的方法。针对多源信息融合亟需解决的静态与动态融合诊断问题,提出针对静态融合问题,采用DST(Dempster-Shafer Theory)与DSmT(Dezert-Smarandache Theory)自适应融合方法进行融合;对于动态融合问题,则根据证据源的不同特点,分别应用自由DSm模型和混合DSm模型进行融合诊断的方法。经实例证明,该方法既减小了计算量和复杂度,又提高了置信度,合理地分配了冲突信息。

关 键 词：振动故障 DEZERT-SMARANDACHE理论 自适应融合 动态融合 混合DSm模型 

分 类 号：V263.6[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]