电机故障诊断的多传感器数据融合方法

电机及其运行环境的复杂性决定了电机故障诊断也非常复杂。尽管随着检测技术、信号处理技术、智能技术的进步,故障诊断技术得到了很大的发展,但是目前的故障诊断技术仍因为各种原因存在着很大的不确定性。目前诊断技术依然是基于单个参数,如电流、振动、温度、润滑油成分所能携带的故障特征来进行诊断．但是因为模型或者环境的不确定性导致这些诊断结果模糊不清甚至错误。分析了传统故障诊断方法中存在的不确定性．并介绍多传感器数据融合的方法来处理由于单个参数带来的诊断的不确定性,同时介绍一个数据融合故障诊断系统(fusion diagnosis system．FDS)的结构模型．并分析这个结构在应用中的关键问题。     

多传感器数据融合的研究现状

近年来,多传感器数据融合的理论和方法已经被应用到许多领域。本文主要介绍数据融合的概念,论述其原理、模型、结构、方法比较,并总结了当前数据融合研究的主要问题及其研究方向。     

电子系统多传感器融合诊断的改进方法

影响装备的性能参数很多,装备发生故障的外在表现形式各种各样,如何利用各种信息进行诊断,是摆在装备维修人员面前的重要课题.本文介绍了利用温度传感器和电压传感器两类信息进行融合诊断的原理和方法,根据分析温度和电压的关系,提出了温度和电压传感器进行融合诊断时的改进模型.该模型克服了传统模型中孤立考虑两类传感器的缺点,为研究电子系统多传感器融合诊断提供了新的思路.     

多传感器数据融合仿真系统

文中设计、开发多传感器数据融合仿真系统，该系统通过计算机网模拟实现。并给出几种工程化算法，包括关联、跟踪和融合算法。通过仿真实验的结果可以看出包括工程化算法在内的数据融合仿真系统是有效的。     

基于改进协方差交叉融合的多传感器数据融合研究

为提高多传感器数据融合的精度和速度,结合凸组合融合算法与协方差交叉融合算法,并采用果蝇优化算法优化协方差交叉融合算法的融合系数,提出一种改进协方差交叉融合算法,实现了多传感器数据的快速、精确融合。仿真结果表明,所提算法在x轴和y轴上的数据融合均方根误差约为3 m,融合的时间约为0.44 s,相较于多贝叶斯估计、模糊聚类、极大似然估计等数据融合算法,具有明显优势,提高了多传感器数据融合的精度和速度。     

多传感器数据融合分散估计算法

本文基于最优估计理论，提出了一种多传感器分散估计融合算法，以解决测量噪声干扰下参数估计问题。该方法不要求知识测量数据的先验知识，在减少测量误差方面比传统的集中估计方法有明显的改善，计算机仿真表明此方法的有效性。     

多传感器交互式多模型系统中数据融合的一种算法

交互式多模型Kalman滤波器是一种基于“软切换”的机动目标跟踪方法，该方法在多目标跟踪系统中取得了良好的效果。本文提出了一种基于方差范数最小意义下的多传感器交互式多模型信息融合方法，并通过仿真验证了该方法的有效性。     

电学过程成像的多传感器融合研究

上世纪八十年代发展起来的过程成像技术的重要分支--电学过程成像已经有了较大的进展.电学过程成像如电阻成像（ERT）和电容成像（ECT）在广泛存在于工业上的两相流监测方面具有潜在优势,它能提供过程参数的可视化测量.文中叙述了ERT和ECT多传感器融合测量油/气/水参数的新方法,对测量的可行性进行了较为深入地分析与讨论,给出了多传感器融合测量的物理模型、数据融合方法和像素单元灰度值融合计算的初步公式.     

基于SVM的多传感器信息融合故障诊断

本文简述了一种基于支持向量机的多传感器信息融合的方法,并构造了其数学模型。利用轴流柱塞泵的常见故障预测,对数学模型进行验证,实验数据显示基于SVM的多传感器信息融合故障诊断方法,要比单一传感器故障诊断有更高的准确性。     

基于卡尔曼滤波的汽包水位多传感器信息融合方法研究

汽包水位是锅炉安全运行的重要参数,列举了影响汽包水位变化的各种因素并且建立了锅炉汽包系统各输入、输出变量间的影响模型。分析了卡尔曼滤波在多传感器信息融合处理中的特点,在DRZ/T01-2004规定的基础上,提出了一个以卡尔曼滤波为底层传感信号融合方法为基础,结合其他聚类融合方法,引入多种类、多数量传感器信号和控制决策预测信号的汽包水位多传感器数据融合控制系统。基于此,设计了卡尔曼滤波在多传感器数据融合处理中的具体实现方法,并借助Matlab仿真,分别测试了卡尔曼滤波在单通道传感信号滤波以及多传感器信息融合中使用的效果。仿真结果证明了所设计的系统能够准确、快速的融合处理底层传感器信号,并作出有效的控制决策。     

基于相容系数的多传感器融合目标识别方法

针对车型识别技术存在类别判定冲突问题,提出基于相容系数的多传感器融合目标识别方法。首先,采用多假设思想实现多传感器异构数据聚类合并获取单帧融合检测结果;然后,计算证据之间的相容系数对证据冲突重新分配,结合Dezert-Smarandache理论(DSmT)来处理单帧融合后可能出现的证据冲突情况,并获取目标类别的准确识别结果。实测数据结果表明,该方法能克服传感器检测范围受限问题和类别判定冲突问题,目标识别准确率可达93%以上,降低了目标识别的漏检率和误检率,可达到良好的目标识别准确性能。     

基于 SRCKFw-检测的多传感器融合的姿态解算算法

针对惯性导航系统受模型误差和测量异常值误差的影响,姿态解算结果易出现精度差甚至发散的问题,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter, SRCKF)w-检测的多传感器姿态融合算法。利用协方差匹配法对SRCKF的新息序列进行自适应调整,经过调整后的新息在迭代过程中会补偿量测噪声方差阵,减小模型误差影响;再利用调整后的新息进行误差探测,提高w-检测的探测精度,并构造观测值替换准则进行误差观测值替换,解决测量异常值误差带来的影响;最后利用SRCKF进行姿态融合,陀螺仪的姿态作为状态方程,经检测替换后的加速度计和磁力计姿态作为量测方程。实验表明,所提算法可以准确估计系统姿态,与传统算法相比解算精度平均可提升62.43%,在不同条件下,算法整体性能均可得到大幅提升,并能快速进行姿态解算,保证解算精度。     

基于高斯过程模型的多源点云数据融合方法

多传感器测量技术被认为是表面计量学中一个很有效的解决方案。 针对多源数据的融合问题,本文提出了一种基于高斯过程模型的多源点云数据融合框架。 首先,提出一种自适应距离的鲁棒点云配准方法统一不同测量数据集的坐标系;然后,通过引入平差理论,对来自不同传感器的多个独立数据集之间的残差进行近似,构建基于 Matern 核函数的高斯过程模型;最后,通过仿真模拟和实际应用,与现有方法进行了一系列对比实验,验证了该方法的有效性。 实验结果表明,该方法能以更高的融合精度和更快的计算效率融合多传感器数据集。     

基于信息融合理论的光纤位移传感器研究

提出了一种解决光纤位移传感器对温度的交叉灵敏度问题的方法.该方法基于多传感器信息融合理论,通过增设温度传感器,将位移传感器和温度传感器的输出进行融合处理,实现了软件补偿,降低了交叉灵敏度系数,为存在交叉灵敏度的传感器的实用化设计提供了一种新思路.实验表明,融合处理后光纤位移传感器的温度灵敏度系数降为原来的1/3,测量准确度和系统稳定性均得到提高.     

多传感器自适应加权数据融合在测量排气温度的应用

航空发动机的试车过程在强干扰环境条件下进行,为了准确测量排气温度T4,本文介绍了一种多个同类传感器数据的自适应加权融合方法,并将此方法应用到发动机试车过程排气温度T4的测量中,经过对试车过程的排气温度T4测量结果进行分析,证明此方法对减少测量误差有很明显的效果,能有效地在试车测量过程中应用.     

空间机器人机械臂中多传感器数据融合的研究

介绍了国内外空间机器人机械臂的多传感器配置和数据融合技术,给出了用多传感器数据融合解决目标物体位姿测量的解决方案。其数据融合方法的研究,以及融合精度的改善等对空间机器人机械臂的研究具有更大的前景和意义。     

基于数据融合方法的智能电能表运行剩余寿命预测

本文融合加速退化试验数据和外场检测退化数据对智能电能表进行在线运行的剩余寿命预测。首先,基于加速退化试验（ADT）数据建立非线性Wiener过程退化模型和温湿综合加速模型,利用贝叶斯理论估计模型参数。其次,利用外场检测的退化数据对退化模型中参数进行不断更新,采用粒子滤波算法实现这一更新过程。最终,给出智能电能表在外场状态检测时刻开始的剩余寿命预测结果。该方法解决了两个问题,一是解决了仅仅利用ADT数据对智能电表在线运行状态评估不准确的问题;二是解决了仅仅利用外场使用条件下的数据量建立预测模型不准确的问题。不仅如此,使用粒子滤波（PF）算法对参数更新的精确度也很高。因此,本文对于智能电能表数据融合方法的研究有着一定的参考价值。     

A bionic manipulator based on multi-sensor data fusion

Most of manipulators possesses have drawbacks like only moving in fixed mode and intensity, cannot achieve self-adjusting and soft grabbing, etc. Herein, a four degree of freedom bionic manipulator based on multi-sensor data fusion technology is designed. The manipulator gathers electrical signal using piezoelectric sensor based on polyvinylidene fluoride (PVDF) film. A conditioning circuit is used to process signal. The manipulator is controlled to adjust grasping way according to orders that is obtained by data fusion. The manipulator achieves bionic function, which can grasp irregular and fragile object, also, it can bounce off automatically when approaching objects with high temperature.