[发明专利]基于贝叶斯网络和改进DS理论的轮毂电机状态识别方法在审
| 申请号： | 202010511328.5 | 申请日： | 2020-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN111881717A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 李仲兴;秦霞;薛红涛;江洪 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于贝叶斯网络和改进DS理论的轮毂电机状态识别方法，将振动、噪声信号高敏感特征参数分别作为贝叶斯网络状态识别模型的输入，构建振动、噪声信号贝叶斯网络状态识别模型，模型的输出为后验概率，将后验概率作为证据体，采用改进DS理论的基本信度函数将第i、i+1种转速工况下的振动、噪声信号证据体根据冲突因子配值融合得到两个融合证据体，再采用原始DS理论的基本信度函数将两个融合证据体按照归一化因子的概率经过M‑1次融合得到全局证据体，全局证据体对应的基本信度函数越大，则该状态轮毂电机发生的概率越大，本发明对证据体的基本信度函数利用熵权法进行重新分配，在改善证据冲突的同时提高状态识别的准确性和时效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 网络 改进 ds 理论 轮毂 电机 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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