[发明专利]一种基于多参量信息融合的装备关键承力结构件故障诊断方法

摘要

本发明公开一种基于多参量信息融合的装备关键承力结构件故障诊断方法，包括：首先采集关键承力结构件的温度信号、振动信号和声发射信号；基于扩展卡尔曼滤波器对振动信号的微弱故障特征进行增强；对温度信号和声发射信号，以及增强后的振动信号基于改进的深度置信神经网络进行特征提取和故障诊断；最后经过故障诊断后的数据进行融合，获得最终的诊断结果。本方案结合微弱故障信号的特征进行扩展卡尔曼滤波的增强设计，并提出改进的深度置信神经网络进行特征提取和故障诊断，结合D‑S证据理论和神经网络的诊断结果在决策层进行信息融合，提高故障诊断的准确率，并能够对故障的类型进行定性识别，为装备关键承力结构件的视情维修方案提供更精确的指导。