基于多信息源数据融合的电机滚动轴承故障诊断方法

简介：
本研究提出了一种创新的电机滚动轴承故障诊断方法，通过整合多种信息源的数据进行深度分析和智能融合，显著提升了故障检测与预测的准确性和效率。该技术为预防性维护提供了有力支持，有效延长了设备使用寿命并降低了运营成本。 在电机滚动轴承的故障诊断领域，由于复杂的工作环境以及目前大多数故障诊断主要依赖单一参数（如振动、温度及电流）来携带的特征进行分析，导致不确定性因素较多，从而影响了诊断准确率。本段落首先探讨了传统故障诊断系统的局限性，并介绍了多信息源数据融合系统在故障诊断中的结构及其优势。通过具体实例分析，文中采用三个独立传感器采集轴承故障信号，利用经验模态方法处理这些信号以提取出故障特征向量；然后使用BP神经网络和D-S证据理论进行故障识别。每次应用D-S证据理论的合成过程都会提升诊断准确性，这进一步证实了多信息源数据融合在电机滚动轴承故障诊断中的可行性和有效性。