摘　要：为了提高磁悬浮轴承的故障诊断结果的可靠性，本文根据磁轴承转子振动分析的特点，提出了基于D-S信息融合的故障诊断方案：首先选择轴心轨迹作为故障诊断的初步判断，然后以聚合经验模态分解（EEMD）为基础，对边际谱进行特征频段能量的计算，采用BP神经网络对磁轴承转子故障类型进行识别诊断。最后采用经典的D-S证据理论，对BP神经网络获得的多个诊断结果做决策融合处理，最终确定磁轴承转子的故障类型。实验结果表明有效地提高了故障诊断结果的准确性，证明了在磁轴承转子故障诊断中该系统方案的有效性。

【分　 类】 机械与建筑工程
【关 键 词】 磁轴承转子  信息融合  聚合经验模态分解  D-S证据理论  故障诊断
【来 　源】 互联网
【收　 录】 中国学术期刊网