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评估诊断证据可靠性的信息融合故障诊断方法
  • ISSN号:1000-8152
  • 期刊名称:Control Theory & Applications
  • 时间:2011.4.4
  • 页码:504-510
  • 分类:TP391[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]杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61004070 60934009 60772006 60874105); 浙江省自然科学基金资助项目(Y1080422); 中国博士后科学基金资助项目(20100470353)
  • 相关项目:面向大型工程安全预测与评估的信息融合方法
中文摘要:

在基于证据理论的信息融合故障诊断方法中,诊断证据的可靠性高低将会直接影响诊断结果的准确性.而现有的大多数方法并没有全面地评估证据的可靠性,从而常常导致融合诊断结果的不准确.决定证据可靠性的因素主要有传感器的精度与证据获取方法的性能,以及传感器运行环境中的不确定性因素,可将它们分别理解为静态和动态因素.本文利用基于Pignisti。的指标函数优化算法获得静态折扣因子,用其对原证据进行修正;接着提出基于Pignistic向量的证据相似度度量方法获取动态折扣因子,用其对证据进行再次修正,并利用Dempster组合规则融合经两次修正后的证据,得到诊断结果.最后,通过在多功能柔性转子试验台上的实验,验证了所提方法的有效性.

英文摘要:

In fault diagnosis methods based on evidence theory with information fusion, the reliabilities of evidences will affect the accuracy of diagnosis results. However, most existing fusion diagnosis methods do not take the reliabilities of the evidences into account comprehensively. The main factors which determine the reliability of evidence are the precision of individual sensor and the performance of the method in obtaining the evidence, as well as the uncertainties in the observation environment. They are considered static factors and dynamic factors. The original evidence is first modified by a static discount-factor obtained by optimizing the indication function of Pignistic probability measure. This result is further modified by a dynamic discount-factor which is obtained by applying the measurement method to evidence similarity in Pignistic vectors. Double-modified evidences are combined by Dempster combination rule to obtain the final diagnosis results. Experiments on the multi-functional flexible rotor-testing validate the effectiveness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《控制理论与应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华南理工大学 中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:胡跃明
  • 地址:广州五山路华南理工大学3号楼516室
  • 邮编:510640
  • 邮箱:aukzllyy@scut.edu.cn
  • 电话:020-87111464
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-8152
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1240/TP
  • 邮发代号:46-11
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21084