基于PCA神经网络和D-S决策的瓦斯传感器故障辨识

针对瓦斯传感器故障诊断时,存在提取的样本数据空间维数大、诊断实时性差、诊断结论的识别能力低和存在不确定性的问题,提出了一种基于主元分析(PCA)-神经网络和D-S证据理论集成的故障诊断策略。使用主元分析方法对高维故障样本空间数据进行降维,再结合神经网络分类器进行故障模式识别。并且运用DS证据理论对神经网络分类器的故障诊断结果进行数据融合。仿真实验表明:该诊断方法改善了神经网络对瓦斯传感器故障诊断准确率的同时提高了诊断速度,并且降低了故障结论的不确定性以及提高了结论的识别与决策能力。