【基于小波包神经网络和D-S理论的滚动轴承故障诊断方法x（全文）】在现代工业设备中，滚动轴承作为关键机械部件，其运行状态直接影响整个系统的稳定性与安全性。一旦发生故障，可能导致严重的设备损坏甚至安全事故。因此，如何高效、准确地对滚动轴承进行故障诊断，成为当前研究的重点之一。

传统的故障诊断方法主要依赖于信号处理技术和专家经验，但随着设备复杂性的增加和数据量的激增，这些方法逐渐显现出局限性。近年来，人工智能技术的快速发展为故障诊断提供了新的思路。其中，小波包变换（Wavelet Packet Transform, WPT）与神经网络（Neural Network, NN）相结合的方法，在信号特征提取方面表现出良好的性能；而D-S证据理论（Dempster-Shafer Theory）则在多源信息融合与不确定性推理方面具有独特优势。将这三者有机结合，形成一种新型的滚动轴承故障诊断方法，具有重要的理论价值和实际意义。

首先，小波包变换能够对滚动轴承振动信号进行多尺度分解，提取出不同频段下的能量特征。相比于传统的小波变换，小波包变换可以更细致地分析信号，提高特征提取的准确性。通过选择合适的母小波函数和分解层数，可以有效捕捉到轴承在不同工况下的微弱故障信号。

其次，将提取出的特征输入到神经网络中进行训练与分类。神经网络具有强大的非线性映射能力，能够自动学习故障模式与特征之间的关系，从而实现对轴承状态的智能识别。为了提高模型的泛化能力和抗干扰能力，通常采用深度神经网络或改进型卷积神经网络（CNN）结构，并结合正则化技术防止过拟合。

然而，单一的神经网络模型在面对复杂、多变的故障场景时，可能存在误判或漏判的情况。为此，引入D-S证据理论对多个传感器或多个模型的诊断结果进行融合处理。D-S理论能够处理不确定性和不完全信息，通过对各个证据体的权重分配和合成规则，最终得到一个更加可靠、精确的诊断结论。这种方法不仅提高了诊断的准确性，还增强了系统对噪声和异常数据的鲁棒性。

综上所述，基于小波包神经网络与D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法，充分利用了信号处理、机器学习与信息融合的优势，能够在复杂的工业环境中实现对滚动轴承故障的快速、准确识别。该方法具有良好的应用前景，可广泛用于电力、化工、航空航天等高可靠性要求的领域，为设备的智能化维护与预测性维修提供有力支持。