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标 题： Application of Genetic Algorithms and Possibility Theory in Rolling Bearing Compound Fault Diagnosis
遗传算法与可能性理论在滚动轴承复合故障诊断中的应用
作 者： LUO Zhi-gao
PANG Chao-li
CHEN Bao-lei
CHEN Peng
关键词： Genetic Algorithm  [遗传算法]
Rolling Bearing  [ 滚动轴承]
Possibility Theory  [ 可能性理论]
Compound Fault  [ 复合故障]
Characteristic Parameter  [ 特征参数]
出版年： 2010
会议名： 2010 International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation (ICMTMA 2010)
2010年国际测量技术与机电自动化会议（ICMTMA 2010）
届 次：
摘 要： The characteristic parameters of mechanical fault are found, on the basis of characteristic component collection according to wavelet transform, through optimizing the commonly-used characteristic parameters reflecting rolling bearing fault by genetic algorithms theory. The relationship between the characteristic fault and the mode of fault is created based on the possibility theory. The article also studies the successive fault diagnosis method of the rolling bearing. The experiment shows the successive fault diagnosis method can be applied well in rolling bearing compound fault diagnosis.

基于小波变换对特征分量的采集，采用遗传算法理论优化了常用的反映滚动轴承故障的特征参数。并结合可能性理论建立了故障特征与故障模式之间的关系。本文还研究了滚动轴承的连续故障诊断方法。实验表明，该连续故障诊断方法在滚动轴承复合故障诊断中具有良好的应用效果。
中文内容为网络AI翻译，专业术语未必准确，仅供参考。

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