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电子部件故障诊断的Dempster-Shafer信息融合算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对电路故障元件诊断的不确定性问题,给出了光电雷达电子部件故障定位的多传感器Dempster-Shafer(DS)信息融合方法.通过测试电路中的被诊断元件的工作温度和工作电压,得出了DS证据理论中两传感器对各待诊断元件的信度函数分配,再分别利用利用模糊规则和DS联合规则得到融合后的信度函数分配,从而确定故障元件.单传感器诊断与融合诊断的结果比较说明多传感器融合算法具有较高的准确性,而模糊融合算法与DS算法的结果比较则说明DS算法在故障诊断方面更具有优越性. 相似文献
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基于D-S融合的电子电路故障诊断研究 总被引:3,自引:0,他引:3
根据电子电路故障元件诊断的不确定性问题,给出了多传感器D-S信息融合实现电路故障诊断的方法。通过检测电路工作时电子元件的温度和关键点电压两方面数据信息,得出两传感器对各待诊断元件的信度函数分配。再利用D-S联合规则结合模糊逻辑理论,得到融合后的信度函数分配,从而确定故障元件。实验结果说明:多传感器融合算法具有较高的准确率。 相似文献
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根据空分设备故障诊断的复杂性,采用D—S证据理论实现空分设备的故障诊断。文中以空分设备中的主换热器为例,通过采集主换热器发生故障时的相关传感器的数据信息,得出各传感器对主换热器各故障模式的信度函数分配,通过D—S证据理论的合成公式进行数据融合,从而确定主换热器的故障模式。实验结果表明:基于多传感器的数据融合算法在故障诊断方面具有较高的准确率。 相似文献
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针对采用传统故障诊断方法进行电子电路故障元件诊断存在不确定性问题,从DS证据理论的基本概念和证据的融合推理方法出发,提出了采用多信息融合进行电路故障诊断的新方法.该方法通过测量待诊断电路中元件的工作温度、电压这两个参数,获取传感器对待诊断元件的信度函数,然后利用DS联合规则得出融合信度函数,进而确定故障元件.故障诊断实例的结果表明,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,该诊断方法较传统方法更准确有效. 相似文献
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为了判断传感器的有效工作状态,提出了基于D-S证据理论和CMAC神经网络的信息融合方法。利用传感器在空间和时间上的冗余或互补信息,依据D—S证据理论,消除故障检测、诊断中的不确定性。采用模块化的小脑模型识别网络建立基本信任分配函数,具有最佳一致逼近特性,同时解决了D—S证据理论确定基本信任分配函数的困难和因输入参数改变影响信任分配函数构建的问题。仿真结果表明:该方法可以对木材干燥过程中传感器工作状态进行有效诊断。 相似文献
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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。 相似文献
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应用模糊数据融合实现电子电路的故障诊断 总被引:21,自引:0,他引:21
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。 相似文献
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本文提出了一种基于RBF神经网络和证据理论的两级数据融合方法。利用RBF神经网络实现特征层数据融合,建立基本信任分配函数,具有最佳一致逼近特性,同时解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数困难的问题。基于D-S证据理论的传感器故障诊断方法的研究,可有效地判断工业现场传感器的工作状态。实验结果表明该方法可正确定位并准确分离出木材含水率检测系统中失效传感器。 相似文献
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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。 相似文献