基于信息融合技术的航空电子设备故障诊断研究

提出一种基于模糊神经网络局部诊断和D-S融合决策的航空电子设备故障诊断方案。首先将设备故障特征信息进行有效组合,构建多个子模糊神经网络完成故障的局部诊断,以获得彼此独立的证据;然后应用Dempster-Shafe证据理论对各个证据进行决策融合,最后根据构建的诊断框架特点用局部诊断输出值及其正确率来获取基本概率赋值。该方案应用于某型号机载电台的仿真结果表明,经过信息融合多级处理后,诊断结论的可信度明显增加,故障识别的正确率得到有效提高。     

基于多级信息融合的转台故障诊断系统研究

根据转台系统复杂的结构特点,提出了一种多级信息融合的故障诊断方法.首先针对来自各子系统的多传感器信息,应用神经网络进行局部故障模式分类;然后,将多个子系统诊断结果应用D-S证据理论加以综合,给出系统级的故障诊断决策.实验表明,该方法在复杂系统故障模式分类和不确定性推理具有较强的处理能力,能有效地提高故障诊断的可靠性和准确度.     

基于信息融合技术的变压器故障诊断

利用变压器绝缘油中溶解气体分析,检测油浸式变压器内部早期故障,已经成为变压器监测的一种重要手段,以确保变压器的安全可靠运行,从而对变压器的定期维修方式转变为内部状态预知维修方式。以变压器油中溶解特征气体为基础,运用BP神经网络、Elman神经网络和概率神经网络对故障变压器进行初步诊断,再利用D-S证据理论进行数据信息融合来确定变压器的运行故障。     

基于信息融合方法的电机故障诊断研究

研究鼠龙异步电机转子故障诊断技术,先运用小波包分析技术对电机电流信号进行了特征值的提取,将信号进行3层分解,然后将噪声信号分离并对噪声信号进行FFT能量分析,根据噪声能量含量的大小来判断断条故障的严重程度。然后利用BP神经网络对电机的电流信号能量特征值分别进行训练和检验,并初步得出诊断结果。再运用D-S证据理论对BP神经网络的输出结果进行了决策层的信息融合故障诊断,并得出了最终的诊断结果。实验表明,在一定程度上采用多证据的融合能进一步提高诊断的准确度。     

故障诊断中关联结果与专家知识的融合技术

故障诊断技术包括基于模型的诊断和基于知识的诊断。基于综合应用两方面技术进行诊断的信息融合的故障诊断技术为解决复杂诊断对象提供了解决思路，但其中涉及到要将数据关联的结果与专家的诊断知识相融合的技术关键。为解决这个关键技术，应用以证据理论为基础的证据推理方法和信息融合中的数据关联方法，将数据关联的结果转化为信任区间，与专家诊断知识进行动态的融合处理，进而提出将数据关联结果与专家知识相融合的方法。航天器故障诊断的实例说明，这种方法可以解决关联结果与诊断知识的融合问题，实际应用效果良好。     

基于模糊信息融合的变压器故障诊断研究

设计了一种与模糊信息融合方法相结合的变压器故障诊断系统模型.该模型采用分布式MAS故障诊断系统结构,其故障诊断子系统采用三种不同的在线监测Agent并行方式运行并且两者相互之间兼有信息交互;该结构克服了实时性、可靠性不强的缺点;实验仿真论证了基于模糊信息融合的故障诊断法的可靠性与可行性并且分析证明了该方法的有效性.     

基于信息融合的控制系统中模拟电路故障诊断

针对控制系统中的模拟电路具有多种工作状态的特殊情况和故障诊断过程中的不确定性问题,提出了模糊一神经网络信息融合算法．给出了该算法的基本模型和应用于控制系统中模拟电路故障诊断的一般规律,通过将电路不同工作状态下的有效信息进行融合,结合模糊信息处理技术和神经网络推理技术,最终实现故障定位．将其应用到某型船舶主机遥控系统中延时电路板的故障诊断系统中,结果表明,该方法能够有效地提高故障模式的识别能力,将故障准确地定位到元器件．     

基于新的证据冲突表示的信息融合方法研究

DS证据理论为不确定信息的表达和合成提供了自然而强有力的方法,被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在证据高度冲突情况下常常会导致错误的融合结果。文章首先分析经典证据理论中冲突系数的不足,引入证据距离函数表示证据之间的差异性,并提出了一种新的证据冲突表示方法,能更有效地度量证据的冲突程度。而后基于新的冲突表示方法,提出了一种新的冲突信息融合方法,该方法保持DS组合规则不变,对融合结果进行修正,能够有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。最后通过算例验证了该方法的有效性。     

信息融合技术在烟气轮机故障诊断中的应用

烟气轮机是炼化企业生产中重要的核心设备,保障烟气轮机的安全可靠运行,实现科学维护十分重要。对多传感器信息融合技术作了简要介绍,给出了一种神经网络与D-S证据理论相结合的诊断方法,并提出了基于多传感器信息融合技术的烟气轮机故障诊断模型。通过在转子实验台上的实验表明,采用该方法提高了故障诊断系统的灵活性及故障诊断的效率和准确性。     

信息融合技术在带式输送机故障诊断中的应用

针对带式输送机故障诊断过程中存在的不足,利用信息融合技术在故障诊断中的应用,有效地进行带式输送机的故障诊断.详细论述了将基于多种信息融合方法应用在输送机上,说明信息融合技术在带式输送机故障诊断分析中的有效性,为信息融合技术在输送机上的应用提供借鉴.     

基于信息融合和加权证据理论的故障诊断系统的研究与实践

为了较全面地获得设备的故障状态信息,增加故障诊断的可信度,考虑故障诊断过程中不同故障特征对特定故障的贡献率,提出了加权证据理论的多故障特征信息融合的故障诊断方法,建立了多故障特征信息融合诊断模型。经实验表明,该方法能有效提高故障诊断的准确性并且具有较好的实用性。     

基于多源信息融合的变压器检测与评估技术

传统电力变压器状态检测大多针对单类传感器获得的数据进行处理,忽视了不同传感器之间的潜在联系,导致误判时常发生。为了避免信息孤岛,高效利用多源信息,根据多源信息的差异和互补性,将不同来源、不同模式的多类传感器信息进行多级别、多方面、多层次的信息检测,以获得电力变压器故障状态和特征估计,进而实现被测电力变压器故障态势的精确描述。首先,设计了多维状态参量的带通滤波器、能级放大及脉络检波等信息处理电路,有效提高了传感信息精确度。其次,建立基于信息融合的变压器健康状态评估模型,提高了系统整体的在线检测水平和故障诊断能力。最后,利用多源信息融合模型,验证了该方案的可行性和优越性。     

基于信息熵与判断矩阵的D-S证据理论改进方法在故障诊断中的应用

针对凭借单一的证据很难进行科学故障诊断的实际情况,提出基于Dempster-Shafer证据理论进行多源信息融合的故障诊断方法.由于D-S证据理论合成公式存在不足,针对各证据的重要性不同,提出了一种将信息熵与判断矩阵一致性相结合对各证据进行加权赋值,并对其进行加权调整的方法,应用D-S证据理论合成公式对加权调整后的证据进行决策级融合.此种方法将主观因素与客观因素相结合.实例分析结果表明:融合结果提高了置信度,降低了不确定性,显著提高了故障诊断的科学性,具有理论与应用价值.     

证据理论用于导弹决策级故障融合诊断问题探讨

基于融合的故障诊断技术是近年来针对复杂系统故障诊断需要发展起来的一种新的技术方法,其中决策级故障诊断主要是针对故障的决策内容研究解决融合诊断的方法,其建模及表征方法与特征级融合有相当不同。以导弹为应用对象,对Dempster-Shafer证据理论应用于导弹决策级故障融合诊断的有效性进行讨论,指出冲突证据融合、冲突衡量及证据聚类是应用中需要解决的3个关键问题;探讨了问题的解决方法,给出了相关建议。     

三相异步电动机振动故障诊断及处理方法分析

三相异步电动机出现异常振动,使设备运行存在着不安全隐患.本文结合生产实践,介绍了三相异步电动机发生振动的主要原因及判别方法,提出了相应的处理方法.结合某电厂大型三相异步电动机振动检修实例,给出检修和处理过程,为解决实际生产中三相异步电动机振动故障提供一定的参考,从而缩短维修时间,节约维修费用.     

基于神经网络信息融合的乳化器故障诊断系统

该文在分析、归纳了以往乳化器故障产生的原因及特征的基础上,着重研究了神经网络信息融合技术在乳化器故障诊断当中的应用。对采集到的乳化器多个关键部位振动信号进行处理、融合,最后根据融合后的信息得出诊断结果。仿真结果表明,该乳化器故障诊断方法诊断过程相对简单,诊断准确度较高。     

基于HHT/PNN的故障信息融合诊断方法

为提高动态随机故障诊断能力,提出了基于HHT/PNN的故障信息融合诊断方法.利用HHT提取信号的瞬时频率和瞬时幅值特征,采用过程神经元网络实现对时域幅值、瞬时频率和瞬时幅值3种故障特征的融合诊断.对基于HHT/PNN和基于神经网络的2种故障诊断方法进行了比较.仿真结果表明:对于动态随机故障,基于HHT/PNN的故障信息融合诊断方法比基于神经网络的故障诊断方法的故障诊断准确度高.     

不确定性推理方法在信息融合中的算法研究

主观Bayes方法和D-S证据理论是两类常用的不确定性推理方法,但由于计算公式较为抽象,给实际应用带来了困难．对这两类方法进行了比较、分析,给出了各自容易实现的递推公式,实际应用证明该方法简便、易行,可操作性强．