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該文給出一種基于模糊故障特征信息隨機集度量的信息融合診斷方法。針對信號采集與故障特征提取中的模糊性，首先用模糊隸屬度函數分別表示故障檔案庫中的多種故障樣板模式和從不同傳感器觀測中提取的多類故障特征亦即待檢模式，進而基于模糊集的隨機集模型，得到樣板模式與待檢模式的匹配度，即基本概率指派函數(BPA)。然后利用Dempster-Shafer 證據組合規則對BPA 進行融合，給出診斷結果。該文給出的待檢模式是從多個連續觀測中提取的，與原有的由單個觀測確定待檢模式的方式相比，文中提出的特征提取及匹配方法，同時考慮了樣板模式和待檢模式所具有的模糊性，能夠顯著降低融合決策中的不確定性，大大提高故障識別的能力。最后通過電機轉子故障診斷實例驗證方法的有效性。
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