信息融合技术在多Agent故障诊断中的应用

由于分布式多Agent故障诊断系统中各Agent知识和经验的限制,提供的结果和可信度将有所不同而很难得到一个正确解。所以在信息融合技术的基础上,提出了解决这类问题的四种信息融合方法。模糊信息融合方法、贝叶斯信息型融合方法、D—S证据理论信息融合方法和可信度信息融合方法。这些信息融合方法功能互补、相互配合协助多Agent故障诊断专家系统将来自不同Agent的、带有差异的结果进行融合,使融合后的结果比单个Agent的诊断结果可信度更高,从而提高故障诊断专家系统诊断结果正确率。     

信息融合与多Agent技术在航天器能源管理系统在轨故障诊断中的应用

航天器能源系统的可靠运行对于航天器在轨安全有重要意义,其中能源管理是决定能源系统可靠性的关键因素;目前我国在航天器能源系统在轨故障诊断方面研究较少,绍了国内外故障诊断技术的现状以及相关技术在国外航天器中的实际应用,介绍了航天器能源管理系统的故障种类、检测原理以及解决方法,提出了一种引入信息融合和多Agent技术的新型航天器能源管理系统故障诊断方法;结合实际工程需求,探讨了该方法在航天器能源管理系统中应用的可行性,最后简要介绍了该技术在能源管理系统故障处理中的实现方案。     

多Agent及其在信息融合中的应用

基于分布式人工智能中的多Agent系统的定义、构成和模型,以及信息融合概念、类型和方法等,阐述MAS交互及其应用,提出一种基于MAS的信息融合系统模型,并详细解释了该模型中的各组成部分的功能和作用.     

多源信息融合在故障诊断技术中的应用研究

从数据源的空间表示和信息源的可计算性两个方面阐述了信息融合应用于故障诊断的数学基础,然后引入信息论中有关“熵”、“条件熵”、“平均条件熵”和“互信息”等概念,从信息论的角度证明了信息融合在故障诊断中的有效性和实用性。最后结合信息融合技术与装备故障诊断实践,给出了具有通用性的信息融合故障诊断的模型框架。     

基于OPC DA Server的分布式多Agent信息融合机构

为解决过程控制系统的互联互通问题,将OPC技术与分布式Agent理论相结合,提出了一种以OPC数据访问服务器为核心的分布式多Agent信息融合机构。探讨了该信息融合机构的研发策略、实现过程,以及多Agent间的通信机制。     

多传感器信息融合及在智能故障诊断中的应用

对多传感器信息融合进行了简要的综述,进而提出了信息融合的一般结构,结合智能故障诊断系统的特点,研究了基于信息融合技术的诊断系统结构。     

航空发动机故障诊断多Agent模型

介绍了人工智能领域的多Agent技术的主要概念,提出了结合传统故障诊断方法基于多Agent技术的航空发动机故障诊断的模型,并对模型的各个主要模块功能作出了详细的介绍和分析。     

多Agent信息融合的故障诊断技术

在故障诊断中引入多Agent并行推理、独立求解的机制能够提高诊断准确率。通过特征提取降低特征维数,形成子任务,并分配给具有专家能力的Agent处理。然而多数情况下不同Agent的诊断结论会存在差异,为解决该问题,引入D-S证据理论将各Agent的结论作为多源证据进行融合。在融合中引入可信度分配矩阵表征Agent能力。最后通过一个诊断实例说明了此方法,通过仿真对比实验验证了此方法的有效性。     

基于信息融合的多Agent智能家居系统

绿色智能的家居控制需要复杂的系统和多源的信息。为了进一步提高家居系统的协同性,充分利用多源的决策信息,设计了一种基于多源信息融合的多Agent智能家居系统。研究了系统的框架和各个Agent的功能和交互机制;提出了一个基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多源信息融合模型,使用ANFIS算法对家居环境进行特征提取和用户行为学习;利用Android的轻量级嵌入式Jade Agent平台和Matlab对模型进行仿真。理论分析和仿真实验表明,该模型能够提高家居系统的协同交互性,提高家居系统多源数据融合的有效性。     

基于SVM的多Agent信息融合算法

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理、具有很高泛化性能的学习算法,为小样本、非线性、高维数一类信息融合问题的建模提供了一种有效的途径.本文将Mobile Agent运用到信息融合系统中,对信息融合系统中原有OODA模型进行改进,提出了一种基于SVM的Mobile Agent信息融合模型及算法.相关实验表明,本文中的训练算法可达到更为满意的分类效果,并且可以得到较高的分类精度.     

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。     

模糊数据融合故障诊断在电缆监测中的应用

针对路灯电缆工作状态的综合性和复杂性,为了准确判断其工作状态,提出了一种应用多传感器模糊数据融合技术的故障诊断方法。该方法采用多传感器监测电缆的电压、电流、通信状态、通电状态等参量,将多个传感器获得的多元信息模糊化后,经过融合运算和故障诊断规则,对电缆的工作状态作出准确估计并用于信息决策。实验结果表明,该方法能够有效提高电缆工作状态故障诊断的准确性。     

基于信息融合的电力变压器故障诊断

电力变压器故障的多样性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性构成了故障诊断技术上的难点,仅靠单一的故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务。把信息融合引入变压器故障诊断中,将油色谱分析与电气试验等其他信息相结合,建立基于信息融合技术的变压器故障诊断模型。对变压器故障进行分层决策,不仅能判定故障性质,还能初步判定故障部位,提高故障诊断结果的准确性,最大限度地减小不确定性。     

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。     

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。     

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。     

基于信息融合的雷达发射设备故障快速诊断研究

利用单一信息对雷达发射设备进行故障检测和诊断时，可靠性和准确性低。针对雷达发射设备器件温度反映发射机工作性能明显的特点，提出了基于电传感器和温度传感器等多传感器信息融合的快速故障诊断方法。给出了故障诊断中信息融合的模型和算法，讨论了多传感器信息融合的雷达发射设备故障快速诊断系统的组成和简单工作原理。在提高复杂电子装备故障诊断可靠性和准确性上提供了一条有效途径。     

基于机器学习的信息融合故障诊断模型研究

当前,机器故障问题日益增多,给生产发展带来极大不利。因此,对关键设备进行有针对性的实时监控和诊断,尽快发现各种设备存在的问题,从而去防止机器故障的发生,而这也成为故障诊断系统面临和解决的首要问题。该文就故障诊断问题,在机器学习的基础上研究信息融合故障诊断模型,来实现机器故障的智能诊断与决策,帮助人们发现机器存在的问题,解决机器存在的隐患。