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基于贝叶斯网络和改进DS理论的轮毂电机状态识别方法

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  • 2020105113285

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专利号 2020105113285 专利名称 基于贝叶斯网络和改进DS理论的轮毂电机状态识别方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F 18/10 (2023.01),G06F 18/213 (2023.01),G06F 18/25 (2023.01),G06N 5/01 (2023.01)
申请人 江苏大学 申请地址 江苏省镇江市京口区学府路301号
发明人 李仲兴,秦霞,薛红涛,江洪 申请日期 2020-06-08
下证状态 已下证 更新时间 2026-09-16 16:33:04
专利摘要 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。

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卖方 企业营业执照
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身份证
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