基于改进Stacking与D-S证据理论的两阶段多源信息融合轴承故障诊断
袁锐炜
陈兆祥
卫宇杰
陈震
上海交通大学 机械与动力工程学院,上海 200240
摘要：考虑单一传感器及单一故障特征的故障诊断性能存在局限,提出一种两阶段多源传感信息融合轴承故障诊断方法.考虑样本不平衡特性与多特征关联提出改进Stacking算法,构建一维残差特征融合网络,对多传感器特征进行训练强化,实现故障特征融合.针对多源传感信息不确定性,基于Dempster-Shafer证据理论,提出了考虑证据信息量和可信度的改进证据融合规则,实现故障诊断决策融合.通过滚动轴承应用案例表明,所提方法在不同工况下的轴承故障诊断中,平均准确率、精确度、召回度和f1分数均达到 0.98以上,与其他 7种方法相比较,表现出优秀的性能和良好的泛化性.
关键词：两阶段信息融合故障诊断Stacking算法Dempster-Shafer证据理论改进合成规则
分类号：F406.3(工业经济理论)TH17(机械运行与维修)
资助基金：上海市自然科学基金资助项目(23ZR1428100)
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2025-09-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 56-67 )
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