程授予学位：硕士学位授予单位：太原理工大学导师姓名：熊诗波学位年度：2006语种：chi分类号：TM343关键词：异步电动机故障诊断等效模型多传感器融合
5
f机标关键词：鼠笼式异步电动机故障障特征动机模型监测测量诊断方法等效模型电动机故障导条
故障信息
故障诊断技术试验方法
早期故电故障
多传感器融合技术
电机设备数据处理
多传感器数据融合技术试验结果故障特点
轴承故障诊断
7题名：基于DS证据理论的直流电机故障诊断研究作者：嵇斗王向军作者单位：海军工程大学电气与信息工程学院430033母体文献：中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十三届学术年会论文汇编会议名称：中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十三届学术年会会议时间：2007年10月01日会议地点：合肥主办单位：合肥工业大学语种：chi关键词：直流电机理8题名：基于多传感器数据融合发电机参数的在线估计作者：吕锋孙杨韩提文作者单位：吕锋韩提文河北师范大学电子系河北石家庄孙杨河北省电力公司河北石家庄
6
故障诊断
信息融合
DS证据理论
故障机
f母体文献：中南工业大学学报会议名称：第14届中国过程控制会议暨第3届全国技术过程故障诊断与安全学术会议会议时间：2003年07月01日会议地点：张家界主办单位：中国自动化学会语种：chi关键词：传感器数据融合发电机参数估计
三、文献分析：针对传统电机故障诊断方法中存在的不确定性提出基于多传感器数据融合的方法来处理传统电机故障诊断基于单个参数诊断带来的不确定性介绍数据融合故障诊断系统的结构模型并应用于某异步电动机的故障诊断实验结果表明基于多传感器的数据融合方法可以减少传统故障诊断中的不确定性
四、综述电机在各行业中的应用十分广泛，电机故障诊断技术在电机制造和应用行业也变得举足轻重。电机故障诊断技术从20世纪70年代发展至今，已经取得了很大的发展，并引发了设备维修体制的变革，使设备维修从事后维修走向了基于状态的维修co
ditio
basedma
7
fi
te
a
ceCBM和预测维修predictivemai
te
a
cePM，保障了电机所在系统的稳定性和可靠性，以及维修的经济性［13］。但是到目前为止，电机故障诊断技术仍然是基于单个参数进行的，这些参数包括与电机相关的各种能够携带故障特征的可以监测到的参数，如定子电流、振动、温度、噪声和润滑油成分等［1，4］。但是因为故障特征模型以及电机运行环境存在许多不确定的r