关键词：声音信号;多尺度散布熵;置信规则库;故障诊断
摘 要：考虑到声音信号非接触、获取方便的优势，提出了一种基于置信规则库(Belief Rule Base, BRB)的汽车视镜系统声音信号故障诊断方法。首先，采用多尺度散布熵(Multiscale Dispersion Entropy, MDE)来提取视镜系统声音信号特征；然后，融合提取的特征及专家知识建立BRB故障诊断模型；之后，采用协方差矩阵适应进化策略优化算法(Projection Covariance Matrix Adaptive Evolutionary Strategy, P-CMA-ES)对BRB中专家给定的初始参数进行优化，提高模型精度；最后，利用某型汽车视镜系统耐久试验过程的声音信号监测数据验证了所提方法的有效性和准确性。
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