基于D-S证据理论的电机声频故障诊断

采用小波分析技术对电机噪声进行能量分布特征提取,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,运用Dempster-Shafer证据理论合成算法对各证据理论进行决策级融合。实验表明,此系统诊断结果与实际相符,提高了故障诊断的精度,并满足了诊断的在线实时性要求。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于神经网络信息融合的机车牵引电机故障诊断

对信息融合的故障诊断进行了研究,提出了一种基于信息时空融合的故障诊断模型,并将其成功应用于电力机车牵引电机的故障诊断;这种方法是在运用神经网络进行局部的故障诊断的基础上,再运用D-S证据理论进行全局决策的融合,从而实现了这两种算法优势的互补,提高诊断的准确率;实例分析结果表明,该故障诊断模型能够准确地检测出故障发生的位置及其故障发生的原因,适合于电力机车牵引电机的故障诊断,并具有推广的价值.     

基于信息融合技术的某新型自行火炮发动机电控系统故障诊断

多传感器故障诊断过程中,由于多方面的原因,如测量噪声的存在、诊断知识的不完全等等,使得故障诊断存在着不确定性,影响到诊断结果的可靠性和准确度;通过分析某新型自行火炮发动机电控系统的故障特点,研究了一种基于BP神经网络及信息融合技术的多传感器故障诊断方法,将该自行火炮发动机电控系统的故障诊断过程分为子系统和系统级两级诊断,子系统采用BP神经网络实现故障模式分类,系统级运用D-S证据理论对整个系统故障进行综合决策评判;应用表明,在某个子神经网络识别存在差异的情况下,采用D-S证据理论进行融合可以有效地提高识别的准确性。     

神经网络信息融合用于电梯故障诊断的研究

针对传统电梯故障诊断系统实时性有限、故障定位准确率低等问题,将多信息融合技术引入到电梯故障诊断中来,建立了基于模糊神经网络和D-S证据理论相结合的故障诊断模型。为了提高神经网络的训练速度和推广能力,采用了正则化算法对BP网络算法进行修改,并且利用D-S证据理论对神经网络的诊断结果进行决策融合,仿真结果表明了此方法有效地提高了故障诊断的准确率。     

基于神经网络和证据理论的信息融合在故障诊断中的应用

针对电子设备故障诊断中数据处理量大,容错能力差,匹配冲突等问题,提出了基于神经网络、证据理论信息融合进行故障诊断的方法;首先,应用BP神经网络将特征提取后的信息进行特征级融合,实现了一定的数据压缩,然后,采用证据理论对不同的诊断结果组成的证据体进行决策级融合,减小故障诊断的不确定性,并解决各故障之间匹配冲突的问题;最后,以某型雷达I/O接口板为例说明了本文方法的有效性和实用性。     

发动机故障多级融合诊断研究

针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在发动机故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的多级融合故障诊断方法;首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果;通过对某柴油机燃油喷射系统的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能地融合有效故障信息,大大提高系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统的不确定性。     

基于灰色关联和D-S证据理论的感应电转子故障诊断

针对单一的灰色关联或D-S证据理论在转子故障诊断中存在的不足,将灰色关联和D-S证据理论相融合的决策级信息融合方法应用到感应电机转子故障诊断中;首先用灰色关联对故障进行初步诊断,然后,将灰色关联分析的诊断输出结果作为D-S证据理论的基本概率分配,最后,依据证据组合规则进行合成,得出转子故障的最终诊断结果;实验仿真结果验证了方法在转子故障诊断中的有效性,可以减小诊断的不确定性,提高故障的诊断准确率和诊断精度。     

基于集成信息融合的智能故障诊断系统设计

提出了基于集成信息融合技术的实时智能故障诊断系统结构.在对传统BP神经网络分析的基础上引入了聚类分析方法与遗传优化算法,有效降低了BP神经网络的训练难度并提高其训练精度.将遗传神经网络与自适应神经-模糊推理系统相集成用于特征级信息融合,既提高了诊断可靠性又充分利用了诊断知识;引入D-S证据理论进行决策级融合,有效地利用了各诊断单元的诊断结果.仿真测试结果表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠的诊断出各种故障.     

多传感器数据融合技术在故障诊断中的应用

利用多传感器数据融合的方法进行故障诊断,建立融合故障诊断系统.将故障诊断系统按数据融合的方法分为数据级融合模块、特征级融合模块和决策级融合模块.数据级融合模块主要对多传感器的测量信号进行处理,提取出故障诊断的特征信息.特征级融合模块采用3个结构相同的并行神经网络,一是进行局部诊断;二是获得决策级D-S证据理论的基本概率赋值.决策级采用D-S证据理论的方法对特征级局部诊断的结果加以融合,得到最终的诊断结果.利用此系统在汽轮机转子试验台架上进行了故障诊断,得到了令人满意的结果.     

基于并行禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断

飞机燃油系统是一个由许多相互联系的子系统构成的复杂总体,因而易于发生各类故障,当故障发生时会造成严重影响,为此,设计了一种基于禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断方法;首先,建立了飞机燃油系统的故障诊断模型,然后,建立了3层的BP神经网络故障诊断模型,并采用禁忌优化算法对BP神经网络进行参数优化,得到多个并行诊断的禁忌神经网络,输入样本数据对其训练并利用BP反向传播算法再次调优;最后将测试样本数据输入各禁忌神经网络,并将诊断结果作为证据采用DS证据理论进行融合,得到最终的故障诊断结果;实验结果表明:引入DS证据理论的故障诊断方法能有效克服单一故障诊断方法无法精确诊断故障的不足,诊断精度高,具有较大的优越性。     

基于异类信息融合的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断中存在的可测节点电压信息不足、单一信息不能表征所有故障状态等问题,提出了一种基于神经网络和D-S证据理论的模拟电路异类信息融合故障诊断方法.该方法首先提取两类故障信息并分别将其输入不同的神经网络对其进行初步诊断,并得到各自的诊断结果,然后根据初步诊断结果,运用D-S证据理论对其进行融合,做出最终决策.     

改进D-S证据理论在电动汽车锂电池故障诊断中的应用

针对电动汽车电池系统的故障采用基于神经网络的改进D-S证据理论组合规则完成诊断过程。为了避免单一途径的诊断可能造成故障漏检误检的状况,决策层采用D-S证据理论组合规则来确定基于BP网络和RBF网络两种故障诊断算法结果。然而为了克服D-S证据理论处理高度冲突证据的缺陷,本文提出了一种基于神经网络改进的D-S证据理论组合规则。首先,采用神经网络对电池故障进行初步诊断,结合网络诊断准确率来分配不确定信息并构造证据体,又引入了证据间的支持矩阵来确定新的加权证据体。然后,把各个焦元的信任度融入D-S证据理论组合规则,从而融合神经网络证据体及新加权证据体。最后,依据决策准则确定锂电池系统的故障状态。通过仿真实验验证了本文提出的改进D-S证据理论融合诊断方法在电动汽车锂电池故障诊断中的有效性。     

基于多传感器数据融合技术的电子设备故障诊断

针对电子装备故障诊断中单一类型故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务,导致故障诊断率不高的问题,将多传感器数据融合技术应用于多注速调管发射机装备故障诊断。构建故障诊断模型,提出把故障诊断过程分为两个层次。首先,借助不同的神经网络实现多输入信号的函数变换的功能,获得各种故障基本概率分配值;然后,在决策层利用D-S证据理论的合成法则将各神经网络诊断结果融合起来统一判决,得到最终综合诊断结果,通过实例仿真,并与初步诊断结果进行比较,结果表明早期故障识别率大大提高。     

基于集成神经网络的电机故障诊断

研究异步电机安全控制问题,为解决故障诊断和速度问题,提高电机运行效率,减小早期故障损失,提出了一种基于集成神经网络的电机故障诊断方法。方法采用定子电流和转子振动信号作为电机故障诊断的输入信号,应用改进的BP神经网络进行故障识别,分别用两个诊断子网络进行局部故障诊断,再运用神经网络融合算法进行全局决策的融合,从而提高诊断的准确率。仿真研究结果表明,故障诊断模型具有诊断准确率高、诊断速度快等优点,是一种比较实用的故障诊断方法,对电机进行故障监测、预报具有重要的实际意义。     

信息融合技术在大型发电机故障诊断中的应用

研究大型发电机故障诊断问题,大型发电机组故障具有复杂性和多样性,单从某一方面进行故障诊断,诊断结果比较低。为提高了大型发电机故障诊断准确率,提出一种基于信息融合技术的大型发电机故障诊断方法。首先对故障特征进行提取和降维,然后采用多个支持向机对大型发电机组故障进行初步诊断,获得相互独立的证据,最后对各证据采用DS证据理论融合算法进行融合,从而实现对大型发电机故障的准确诊断。仿真结果表明,采用信息融合的故障诊断系统有效地提高了大型发电机故障的诊断精度,增加故障诊断结果的置信度。     

基于信息融合的机械设备故障诊断算法设计与应用

为提高大型复杂机械设备故障诊断的准确率和效率,针对故障诊断的多源信息综合分析问题,研究设计了基于信息融合的故障诊断算法,并应用于机械设备监测与故障诊断系统中。算法采用BP神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,实现了对故障模式可信度的合理调配和多源信息的有机融合。文章以某舰船柴油机作为故障诊断对象,诊断结果分析表明,算法在机械设备故障诊断方面具有较高的准确度。     

基于信息融合的柴油机故障诊断技术

针对传统柴油机故障诊断方法诊断准确率不高的问题，提出了一种多传感器信息融合的方法，将模糊神经网络与D—S证据理论结合起来，使两者优势互补；通过简化网络结构提高局部诊断网络的诊断能力，并使证据理论的基本可信度分配不再完全依赖专家进行的主观化赋值，实现赋值的客观化；通过建立的多传感器信息融合系统对柴油机的故障进行识别，使不同的信息源相互补充，很好地建立故障与征兆之间的定量映射关系，获得对故障状态的最优估计和判决。     

基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法

本文针对不确定性故障特征信息的融合决策问题,给出基于证据推理(evidence reasoning,ER)规则的故障诊断方法.首先基于故障特征样本似然函数归一化的方法求取各传感器(信息源)提供的诊断证据;从传感器误差以及故障特征对各故障类型辨别能力的差异出发,给出获取诊断证据可靠性因子的方法;给出双目标优化模型训练得到诊断证据的重要性权重,最后利用ER规则融合经可靠性因子和重要性权重修正后的诊断证据,利用融合结果进行故障决策.该方法继承了Dempster-Shafer证据理论处理不确定性信息融合问题的优点,同时克服了它在实际应用中无法区分证据可靠性和重要性的不足,使得所获诊断证据更为客观、可信.最后,通过在多功能电机转子试验台上的故障诊断实验,验证了所提方法的有效性.     

基于分层式证据推理的信息融合故障诊断方法

针对基于信息融合的故障诊断方法中,诊断证据的精细化获取问题和在线诊断信息量受限问题,提出分层式的证据推理(ER)诊断方法.在诊断证据获取过程中,给出故障特征参考值投点方法,按比例求取特征样本点对相邻参考值的相似度,生成点值型参考证据矩阵(REM)和在线故障特征样本的诊断证据,实现了诊断信息的精细化提取;在证据融合过程中,设计分层式ER融合模型.第1层融合中利用k-NN算法找到在线样本的近邻历史样本,然后利用ER规则实现在线样本与近邻历史样本对应证据的融合.在第2层融合中,将多个特征源提供的第1层融合结果再次融合,并根据两层融合所获证据进行故障决策;此外,在分层融合模型中,根据证据之间的欧氏距离构造目标函数及相应的证据重要性权重优化方法.最后,在多功能电机转子试验台上实施了故障诊断实验,与已有单层ER模型诊断结果进行比较,说明所提方法通过提升诊断证据的精确性、增加历史样本扩充诊断信息量,能够有效提升确诊率.