基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法
徐晓滨1
郑进1
徐冬玲2
杨剑波2
1.杭州电子科技大学 自动化学院 系统科学与控制工程研究所,浙江 杭州,3100182.曼彻斯特大学决策与认知科学研究中心,英国 曼彻斯特 M156PB
摘要：本文针对不确定性故障特征信息的融合决策问题,给出基于证据推理(evidence reasoning,ER)规则的故障诊断方法.首先基于故障特征样本似然函数归一化的方法求取各传感器(信息源)提供的诊断证据;从传感器误差以及故障特征对各故障类型辨别能力的差异出发,给出获取诊断证据可靠性因子的方法;给出双目标优化模型训练得到诊断证据的重要性权重,最后利用ER规则融合经可靠性因子和重要性权重修正后的诊断证据,利用融合结果进行故障决策.该方法继承了Dempster-Shafer证据理论处理不确定性信息融合问题的优点,同时克服了它在实际应用中无法区分证据可靠性和重要性的不足,使得所获诊断证据更为客观、可信.最后,通过在多功能电机转子试验台上的故障诊断实验,验证了所提方法的有效性.
关键词：故障诊断信息融合证据推理规则证据可靠性证据重要性
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 1170-1182 )
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