| 基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法 |
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| 作者姓名： | 徐晓滨 郑进 徐冬玲 杨剑波 |
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| 作者单位： | 杭州电子科技大学,杭州电子科技大学 自动化学院系统科学与控制工程研究所,曼彻斯特大学 决策与认知科学研究中心,曼彻斯特大学 决策与认知科学研究中心 |
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| 基金项目： | 欧洲委员会(EC–GPF–314836), 国家自然科学基金项目(61374123; 61433001), 重庆市高等学校优秀人才支持计划(2014–18)资助. |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 故障诊断 信息融合 证据推理规则 证据可靠性 证据重要性 |
| 收稿时间： | 2015-03-27 |
| 修稿时间： | 2015-05-13 |
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