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基于证据熵多源组合规则的风力发电机组故障诊断方法
  • ISSN号:2096-1928
  • 期刊名称:《服装学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海电机学院电气学院,上海200240
  • 相关基金:上海市自然科学基金项目(11ZR1413900);上海市教委重点学科项目(J51901);上海市教委科研创新项目(13YZ140).
中文摘要:

针对证据理论在风力发电机故障融合诊断中存在的高冲突问题,提出一种基于证据熵的多源融合组合规则.由风力发电机历史故障特征数据模糊化获取原始证据,根据多类传感器实时数据重要性的不同,采用信息熵原理得到各证据的重要性参数即权重,对加权修改后的证据进行Dempster融合得到最终结果,最后基于决策准则作出故障诊断.风力发电机故障诊断实例表明,本方法在一定程度上降低了证据之间的冲突性,提高了故障诊断的准确率.

英文摘要:

In order to solve the high conflict problem in the integration process of traditional combination rules of the evidential theory a multi-source combination rule based on the evidence entropy is proposed. According to the different importance of evidences obtained from multiple sensors the importance parameters i. e. ,the weights of each evidence, are given based on the evidence entropy principle. Combining the evidences on the weighted with Dempster rule to get the final results we can get the final fault diagnosis based on the decision criterion. The diagnosis results of a wind turbine show that the proposed method can reduce the conflicts of evidences and then enhance the diagnostic accuracy.

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期刊信息
  • 《服装学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:江南大学
  • 主编:高卫东
  • 地址:无锡市蠡湖大道1800号江南大学
  • 邮编:214122
  • 邮箱:fzcb@jiangnan.edu.cn
  • 电话:0510-85913519
  • 国际标准刊号:ISSN:2096-1928
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1864/TS
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2000年荣获首届《CAJ-CD规范》执行优秀奖,2004年荣获全国高校科技期刊优秀编辑出版质量奖,2007年在"第六届江苏省期刊质量评估及优秀期刊评...,2007年在"第六届江苏省期刊质量评估及优秀期刊评...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:18