基于多传感器数据融合的电机故障诊断

针对传统电机故障诊断方法中存在的不确定性,本文提出基于多传感器数据融合的方法来处理传统电机故障诊断基于单个参数诊断带来的不确定性,介绍数据融合故障诊断系统的结构模型,并应用于某异步电动机的故障诊断,实验结果表明,基于多传感器的数据融合方法可以减少传统故障诊断中的不确定性.     

基于红外阵列传感器的数据融合技术

电站锅炉空气预热器存在二次燃烧现象,现有检测技术还存在一些问题.针对这些问题,本设计采用基于红外阵列的多个红外传感器同时检测空气预热器温度,根据空气预热器的温度分布规律以及运用数据融合技术来判定火灾.首先根 据多传感器的检测值,自动建立空气预热器内部的温度分布规律模型,并在运行过程中对温度分布模型进行自我调节与修正.最...     

多传感器网络信息数据融合技术研究

本文提出了多传感器网络信息数据融合技术。通过多传感器探测节点向目标主机发送探测信息,并将返回信息输入到经过大量产生式规则训练和学习的BP神经网络中,得到目标主机属性信息。然后,通过D-S证据推理对属性信息进行信任度融合处理,得到目标主机上可能存在的漏洞分布及漏洞存在的可能性,为进一步的主机安全性能评估打下基础。     

基于信息融合技术的电梯控制系统故障诊断*

针对电梯控制系统故障诊断困难及诊断准确率不高的问题提出一种基于信息融合技术的故障诊断方法。同时通过优化网络学习率与激活函数的倾斜度,对BP 神经网络进行改进,使得网络非线性分类能力更强,收敛效率更高。并利用电梯控制开关量信号和电梯运行模拟量参数作为神经网络分类器的特征,应用D-S证据理论合成法则将多个分类器的结果进行融合判决。使证据理论的基本可信度分配不再完全依赖专家进行主观化赋值,从而实现了赋值的客观化。该方法具有较高的稳健性和精确度。最后给出的实验结果验证了算法的有效性。     

基于数据融合的高压断路器故障诊断方法研究

为了提高高压断路器的故障诊断水平,对采用D-S证据理论将不同类型传感器获得的信息进行数据融合的方法进行了研究,并将其运用到高压断路器的故障诊断中。实例分析结果表明,D-S证据理论能够提高高压断路器故障诊断的进度、准确性和可靠性,并且融合的数据越多,故障诊断的可靠性越高。该方法具有普遍适用性。     

数据融合在APMP盘磨故障诊断中的应用研究

针对碱性过氧化氢化学机械浆(APMP)盘磨故障诊断在同一征兆域中很难区分多种故障的实际情况,利用其他征兆域的诊断信息进行了全局信息融合的研究.在数据处理的检测层、特征层、决策层上分别提出了不同的数据融合算法,即检测层采用小波包分析的融合方法提取故障特征,特征层通过神经网络的融合为决策层的D-S证据理论提供可信度分配.试验数据表明,通过三个层面的优势互补,可以使证据理论的可信度分配不再完全依赖主观专家经验;利用各种故障的冗余和互补信息,可提高诊断的准确率.     

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D-S证据理论和BP神经网络的多传感器信息融合

针对多传感器信息融合的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题,提出了一种基于D-S证据理论与BP网络相结合的多传感器信息融合的改进方法。该方法充分发挥BP神经网络自学习、自适应和容错的能力,利用BP神经网络处理证据理论的基本可信度问题,再利用D-S证据理论来处理不精确、模糊的信息。最后通过一个实例证明了该方法的有效性。     

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D-S理论多源信息融合的电气设备故障诊断模型

电力系统中电气设备的动作状态信息获取较为困难,希望在一次动作发生时尽可能多地获取各种信息,为故障诊断提供理论依据和技术支持.提出一种改进的证据合成方法,该方法定义一种修正证据基本可信度及加权的新规则,解决传统D-S证据理论融合中存在的悖论问题,实现冲突证据的有效融合.结合M-ELM方法,构建基于多源信息融合的电气设备故...     

基于信息融合技术的装备BIT故障诊断系统应用研究

BIT就是系统、设备内部提供的检测、隔离故障的自动测试能力;传统BIT主要面向单一功能设计,不具有同时应对多信息的处理功能,面对复杂电子装备的多信息处理问题,传统BIT故障诊断能力不足,导致系统虚警率过高,测试性与故障诊断能力下降,在BIT系统中运用信息融合技术对多信息进行整合,对于提高BIT综合效能,实现快速高效的故障诊断具有重要意义;文章首先对信息融合基本原理进行了介绍,构建了基于信息融合的装备BIT故障诊断系统结构,接着对信息融合诊断系统进行了建模,并对模型中基于神经网络的BIT诊断技术、基于D—S理论的BIT决策技术的关键技术进行了研究,最后给出了故障诊断程序流程;该技术研究通用性强,适用于多种不同型号的复杂电子装备的BIT快速故障诊断。     

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。     

D-S证据理论信息融合在故障诊断中的应用

介绍D-S证据理论信息融合算法的基本原理,研究D-S证据理论信息融合理论在电子设备故障诊断中的应用,它可有效地提高故障模式的识别能力,克服单一信息诊断的片面性和孤立性.     

数据融合技术在智能建筑火灾探测中的应用研究

针对目前智能建筑火灾探测的复杂性,采用离子感烟探测器、光电感烟探测器、温度探测器、火焰探测器来探测复杂的火灾场地,使用BP神经网络和基于D-S证据理论的多传感器数据融合技术对探测到的数据进行处理和仿真。从仿真结果可以看出,数据融合技术能提高火灾识别率,降低火灾误报率     

应用模糊数据融合实现电子电路的故障诊断

本针模糊数据融合技术引入电子电路故障诊断之中，通过测试电子电路中的被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量，得出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度，在对隶属度值进行数据融合的基础上，确定故障元件，并通过单传感器诊断结果与融合诊断结果比较，说明多传器融合的优越性。     

基于D-S理论的智能故障诊断关键技术研究与实现

以智能检测和故障诊断技术作为研究对象,分析了在智能故障诊断系统中用到的特征提取、模式识别和故障预测等关键技术,探讨了用于实现上述关键技术中的小波变换和人工神经网络算法。鉴于人工神经网络算法容易出现系统故障定位不准确性的不足,引入了D-S(Dempster Shafer)证据理论。首先用BP神经网络对故障信息进行局部诊断,然后利用D-S证据理论对局部诊断结果进行融合,进行全局诊断,得到最终的故障结果。D-S证据理论的引入,增大了诊断结果的可靠性和准确性,提高了诊断算法的适应性。在LabWindows/CVI的平台下,实现了智能故障诊断算法。     

基于WSN和数据融合技术的电力变压器故障诊断系统的研究

探讨一种基于数据融合和可拓理论的电力变压器故障诊断方法,基于此方法,应用无线传感器网络技术和.NET开发平台构建和开发出一套电力变压器故障诊断系统。该系统将WSN技术用于电力变压器油中溶解气体的无线数据采集,实现变压器油中溶解气体的实时数据采集和传送;同时运用信息融合技术对数据进行优化处理,既可以降低网络能耗又保证了数据的准确和客观;在变压器进行故障诊断时,针对现有电力变压器故障诊断的气体比值法存在的编码规则不完整、诊断故障类型单一等缺陷,使用可拓诊断方法,定量与定性相结合,使变压器故障诊断方法更为精细化。在线故障诊断可视化系统可以实现变压器油中溶解气体参数的采集、显示、分析、存储和回放等功能,实现对变压器故障信息的实时分析与自动诊断,既解决了作业人员远程实时监测变压器运行状态问题,又大大提高了变压器故障诊断的性能,为变压器在线监测和故障诊断技术提供新的发展方向。