基于改进证据理论的故障诊断方法研究及应用

针对传感器证据信息全局修正针对性不强及冲突证据无法判别等问题,提出基于改进证据理论的故障诊断方法。利用冲突证据判据判断可信证据与冲突证据,保留可信证据,通过可信度对冲突证据进行针对性修正。该判断及局部修正可降低传感器证据信息的不确定性,并减弱冲突信息对合成结果影响。结合神经网络建立特征空间到证据空间的映射,有效利用网络输出结果,通过信息熵构建原始证据。将所有证据用改进D-S公式合成。通过齿轮泵早期故障试验,与神经网络及其它证据合成方法对比表明,该方法诊断精度较高,从而验证了融合方法的有效性。     

基于SVM-DS证据理论融合决策的故障诊断方法

针对复杂工况下单传感器对于装备故障诊断识别率低、证据缺乏、数据冗余等问题,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结合D-S证据理论的多维度特征数据融合决策故障诊断方法。首先,通过多种方法提取特征构建SVM分类器,对故障类型进行初步分类;然后,将Sigmoid函数作为传递函数,利用SVM分类器对测试数据进行分类,获取测试样本的后验概率并得到测试样本的混淆矩阵;最后,根据混淆矩阵求出局部可信度与全局可信度,并与后验概率相结合实现基本概率分配函数赋值,通过融合计算得到最终诊断结果。实验结果表明,融合后的分类器模型对内圈故障类型分类准确率达100%,对正常和滚珠类型分类准确率为95%,对外圈故障分类准确率为90%。采取多特征融合诊断相较于单一方法有较高准确率和鲁棒性,可有效降低单一特征提取所带来的不稳定性。     

基于证据理论的产品包装方案综合成本测度

目的研究不确定信息背景下产品包装方案的综合成本测度,实现产品包装方案的优选。方法对产品包装方案综合成本测度指标体系进行层次化建模;采用隶属度的方法对测度指标的初始评分值进行规范化处理,引入权重来实现对各测度指标重要程度的区分;将备选包装方案视为辨识框架中的焦元,计算各测度指标下所有焦元的加权基本概率分配值,并进行两阶的Dempster合成,最后基于信任区间进行备选包装方案综合成本的测度。结果通过某小型电气控制柜包装方案综合成本测度的案例应用,识别出最优的包装方案,验证了所提出方法的有效性和可行性。结论所提出方法能够为专家评分含有不确定信息时的产品包装方案综合成本测度提供了一种解决思路。     

产品总体方案评价与优选的证据推理决策

产品总体方案评价与优选决策是产品设计过程中的重要步骤,它是决定总体设计之后进行详细设计的关键环节。考虑产品总体方案评价与选择决策过程中不确定、不完全主观判断的混合多属性决策问题,提出基于证据推理的决策模型;对决策属性中定量属性的证据处理以及不同定性属性不同辨识框下的情况进行了讨论。最后给出了实例。     

基于粗糙集的证据合成方法

提出一种基于粗糙集的证据合成方法,有效的解决证据理论在信息融合中组合证据无权重的问题,并对此方法在人脸识别中的应用做分析。     

基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法研究

提出了一种基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法，给出了基于AHP法的基本概率分配构造方法．最后，结合故障诊断实例，详细阐述了该诊断方法的应用过程，在对多个传感器提供的证据进行合成后，诊断结论的可信度明显提高，不确定性明显降低，证明该诊断方法合理有效．     

基于D-S证据理论信息融合的转辙机故障诊断方法研究

在列车提速后S700K型电动转辙机被普遍安装在正线道岔的背景下,本文针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出了基于信息融合故障诊断模型和故障诊断方法.该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对转辙机进行故障诊断,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,然后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对转辙机的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断转辙机是否有故障并判断故障的模式.诊断结果表明,该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高.     

基于证据理论的装药撞击点火不确定量化分析

炸药运输环境的要求较高也较为复杂,可能会有跌落、撞击等意外风险的发生,使得炸药内部形成局部损伤,引起燃烧、爆炸等后果。但炸药撞击过程中的不确定性使装药撞击点火也存在不确定性,从而导致现有的确定性定量分析结果往往过于保守或偏离理想状态。为此,研究了炸药爆炸过程中不确定性参数对装药撞击的影响,采用ANSYS/LS-DYNA,建立能够反映装药撞击点火的有限元模型,同时依据“裕量和不确定性量化(quantification of margins and uncertainties, QMU)”概念,提出了基于证据理论的装药撞击点火“最大动内能和”QMU方法,建立了装药撞击点火最大动内能和的响应面函数,从而获得“最大动内能和”的概率上下界。最后,基于QMU理论,确定了装药撞击点火模型“最大动内能和”在不同置信水平下的置信因子,用以评价装药撞击点火结构的安全性。该研究能为排查炸药撞击产生的安全隐患提供理论依据,亦为此后炸药运输的安全性设计提供基础保障。     

一种基于D-S证据理论的复杂产品模块划分评价方法

模块划分是复杂产品模块化设计的基础,划分的优劣直接关系到客户定制产品设计、制造和装配的效率。针对现有的研究在模块划分方案形成以后缺乏对模块优劣的合理评价,该文通过引入D-S证据理论,从装配复杂性、可制造性、模块性、稳定性、造型结果与体积紧凑性6个指标对模块创建方案的满意度进行不确定和不完全性的综合评判,提出了一种双层模块化创建方案评价方法。该方法符合人的思维判断过程,具有一定的灵活性、有效性和合理性。     

基于证据理论的断路器机械故障诊断方法

研究了证据理论在高压断路器故障诊断中的应用。探讨了D-S证据理论的有效性问题,并在失效性情况下提供了一种证据理论的改进方法以解决D—S算法在实现过程中存在的证据冲突问题。通过仿真实验,对该方法的有效性进行了验证。     

Group-based product scheme-screening decision method based on fuzzy AHP and evidential reasoning theory

Selecting the favourable product scheme is the first step to successful new product development (NPD). There are usually large numbers of uncertainties in product scheme evaluation and screening process of NPD due to lack of or incomplete reliable information. Considering fully the uncertainties and then conducting correct reasoning could guarantee reliability and rationality of scheme-screening results. As an extension of analytic hierarchy process (AHP), fuzzy AHP inherits multi-merits of the AHP approach and is capable of dealing with fuzzy information effectively, but it still has two weaknesses. One is the well-known ranking reversal problem. Although several researchers have analysed the reasons, we think the root cause for ranking reversal problem is due to the fact that AHP treats weights of attribute criteria and performance scores of alternatives in the same way. Therefore, we intend to deal with attribute weights and performance scores of alternatives separately and introduce evidential reasoning (ER) theory, which is good at uncertain reasoning, into fuzzy AHP to calculate the performance scores of alternatives. On the other hand, in view of the difficulty in resolution for fuzzy weights from fuzzy comparison matrix, a linear goal-programming model is proposed to calculate fuzzy weights, whose objective is to minimise the inconsistency degree of comparison matrix. By combining fuzzy AHP with ER, a group-based hybrid decision model FAHP-ER is developed. The hybrid model not only gets a great improvement in the capability of dealing with uncertainty, but also reflects the most real decision scenario and thinking process of the decision maker. Finally, a case study for schemes screening of the rotor and bearing system in the turbine generator is presented to demonstrate the application of the hybrid decision method.     

基于不确定语言信息的物流供应商选择

为解决传统供应商的选择与评价过程中专家评判的模糊性和不确定性问题,提出了一种基于不确定语言信息的物流服务供应商选择方法.该方法以不确定语言变量来表征专家的评判从而避免了决策信息的丢失.继而建立了物流服务质量评价属性的权重优化模型,并构造拉格朗日函数来求解该模型,得到评价属性的最优权重.接着利用不确定语言加权几何平均(ULWG)算子集结专家评判信息,则得到供应商的优先排序.给出了基于不确定语言信息的供应商选择的算法步骤和应用实例.     

基于案例的文化创意产品设计方法研究

针对文化产品的造型设计,将与产品造型相关的设计元素细分为功能、行为、文化、情感和构造法五个方面,结合基于案例的设计(case-based design,CBD)技术、遗传算法以及形状文法知识,建立文化创意产品设计概念原型系统并对文化创意产品进行引导设计。提出产品造型相关设计元素多目标优化模型,对用户需求进行匹配操作。提出文化产品造型设计方法模型,结合产品基因树交叉操作与形状文法知识,将现代类产品与文化器物类产品的设计元素进行交叉重组。通过对产品造型相关设计元素进行深入研究,并在文化创意产品设计概念原型系统中融入基于案例的设计技术、遗传算法和形状文法的知识,辅助设计师对文化产品进行创意设计。以小音箱为例,验证了该方法的可行性,为文化产品设计提供了一种有效方法。     

信息不完全条件下虚拟企业合作伙伴选择的多维决策模型

选择适当的合作伙伴是虚拟企业成功运作关键。针对目前虚拟企业合作伙伴选择方面研究的不足,提出了基于区间相离度的信息不完全条件下虚拟企业合作伙伴选择的模糊优选模型．及基于风险因子的虚拟企业合作伙伴选择的模糊决策模型。最后进行实例分析,实例表明两种模型得到的结果基本一致。     

基于粗糙集与D_S证据理论的汽车售后服务知识推理

通过汽车用户的行为特征对用户的车辆进行售后服务知识推理对汽车售后服务质量的提升有着重要的意义。利用粗糙集与信息熵理论从众多的用户行为属性中提取出对汽车部件的状态有显著影响的客户特征行为属性作为推理证据,运用决策规则强度对各证据对应的基本概率赋值（BPA）进行了确定,在此基础上运用D_S证据理论对各证据进行了合成,推理出客户的服务需求。通过实例证明了该方法可用于汽车售后服务知识推理。