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基于加权D-S证据理论信息融合的故障诊断方法及其应用 被引量：5
1
作者 漆随平 王东明 +2 位作者 刘涛 初为先 于宏波 《气象水文海洋仪器》 2011年第3期1-4,共4页
针对新产品因故障概率数据掌握不充分使其故障诊断较为困难的问题,提出了一种基于加权D-S证据理论多源信息融合的故障诊断方法。该方法采用D-S证据融合,解决了缺乏故障概率分布模型或准确数学分析无效的问题,引入加权D-S证据理论融合方... 针对新产品因故障概率数据掌握不充分使其故障诊断较为困难的问题,提出了一种基于加权D-S证据理论多源信息融合的故障诊断方法。该方法采用D-S证据融合,解决了缺乏故障概率分布模型或准确数学分析无效的问题,引入加权D-S证据理论融合方法进行故障诊断,用历史故障估计的正确率作为确定信息源当前检测估计值的置信程度调整,实现了故障诊断的历史数据对当前诊断结果的修正。对新型船舶气象仪故障诊断结果表明,该方法在故障概率和故障经验知识掌握不充分时,实现故障诊断是非常有效的。 展开更多
关键词 加权d-s证据理论 信息融合 故障诊断 船舶气象仪
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基于加权D-S证据理论与共轭梯度下降BP神经网络结合的柴油机故障诊断
2
作者 石晋明 姚竹亭 《电子世界》 2013年第16期111-112,共2页
针对在柴油机故障诊断中,传统的D-S理论无法解决证据冲突问题,以及传统BP神经网络存在局限性,本文以某大功率柴油机为例,提出一种将加权D-S证据理论与共轭梯度下降BP神经网络相结合的新的柴油机故障诊断方法,通过对V12四缸柴油机的进行... 针对在柴油机故障诊断中,传统的D-S理论无法解决证据冲突问题,以及传统BP神经网络存在局限性,本文以某大功率柴油机为例,提出一种将加权D-S证据理论与共轭梯度下降BP神经网络相结合的新的柴油机故障诊断方法,通过对V12四缸柴油机的进行数据测量与实验对比,证明该方法中加权证据理论能有效地处理存在冲突证据时的融合问题,避免了传统BP神经网络存在的局限性,将两种改进后的方法相结合也避免了构造D-S证据理论的基本概率赋值函数的困难性,同时利用神经网络大规模并行工作方式增强了信息处理的快速性,并且可以尽量减少不确定性因素的影响,说明本文提出的方法是非常有效可行的。 展开更多
关键词 加权d-s证据理论 共轭梯度下降 BP神经网络 柴油机 故障诊断
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加权优化的D-S证据理论在大坝安全评价中的应用 被引量：11
3
作者 叶伟 马福恒 周海啸 《水电能源科学》 北大核心 2016年第6期96-99,共4页
针对传统D-S证据理论存在鲁棒性差与"一票否决"等问题,提出采用加权融合法优化D-S证据理论,以提高其在大坝安全评价应用中的可靠性。首先对原始监测数据进行标准化及归一化处理;然后用欧氏距离确定权重,利用各监测项目间的内... 针对传统D-S证据理论存在鲁棒性差与"一票否决"等问题,提出采用加权融合法优化D-S证据理论,以提高其在大坝安全评价应用中的可靠性。首先对原始监测数据进行标准化及归一化处理;然后用欧氏距离确定权重,利用各监测项目间的内在联系进行D-S证据融合;最后根据加权融合结果对西溪水库大坝进行安全评价。结果表明,大坝整体的安全与较安全指标概率赋值达0.527,远大于较不安全指标0.049,大坝处于安全状态;坝基渗流较不安全概率赋值达0.492,存在一定的渗流安全隐患,融合评价结果与工程实际相符合,说明该方法可如实反映大坝的安全状况。 展开更多
关键词 监测数据预处理 加权优化的d-s证据理论 加权融合 大坝安全评价 应用
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基于多域特征与改进D-S证据理论的齿轮故障智能诊断方法 被引量：6
4
作者 刘放 王衍学 《机械传动》 北大核心 2019年第9期159-165,共7页
为了能全面准确识别齿轮的故障类别,建立了基于时域、频域以及能量等多域特征参数的特征空间模型。在此基础上,提出了一种基于多域特征与改进D-S证据理论的齿轮故障智能诊断方法。通过实验台实测数据提取相关特征参数作为诊断样本,以粒... 为了能全面准确识别齿轮的故障类别,建立了基于时域、频域以及能量等多域特征参数的特征空间模型。在此基础上,提出了一种基于多域特征与改进D-S证据理论的齿轮故障智能诊断方法。通过实验台实测数据提取相关特征参数作为诊断样本,以粒子群优化支持向量机的初步诊断结果构建多个证据体。实验结果验证了改进D-S证据理论融合证据体诊断结果的有效性。 展开更多
关键词 齿轮故障诊断 粒子群优化支持向量机 加权d-s证据理论 信息融合
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基于加权证据理论的受电弓事故树分析 被引量：2
5
作者 王卓 刘斌 蒋峥 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期19-22,共4页
受电弓一旦发生故障,就很可能造成严重交通事故。在传统事故树的基础上采用加权证据理论算法优化事故树定量分析,融合不同专家意见,处理了概率评估中的不确定信息,结合机务段的技术人员和专家的意见,对受电弓进行风险评估。基于定性定... 受电弓一旦发生故障,就很可能造成严重交通事故。在传统事故树的基础上采用加权证据理论算法优化事故树定量分析,融合不同专家意见,处理了概率评估中的不确定信息,结合机务段的技术人员和专家的意见,对受电弓进行风险评估。基于定性定量分析的结果总结出受电弓安全运行的薄弱环节,提出了具体的安全控制措施。 展开更多
关键词 安全工程 事故树 受电弓 不确定性 加权d-s证据理论
原文传递
多源信息融合的离心式压缩机喘振诊断方法
6
作者 徐野 黄文君 +2 位作者 米俊芃 申川川 金建祥 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2979-2987,共9页
离心式压缩机是炼油化工生产的关键动力设备,其一旦出现故障将可能造成重大生产事故,因此全生命周期的在线设备监测和故障诊断有助于化工生产的连续稳定运行。提出了一种基于流量、压力和振动等多源信息融合的离心式压缩机喘振诊断方法... 离心式压缩机是炼油化工生产的关键动力设备,其一旦出现故障将可能造成重大生产事故,因此全生命周期的在线设备监测和故障诊断有助于化工生产的连续稳定运行。提出了一种基于流量、压力和振动等多源信息融合的离心式压缩机喘振诊断方法,首先利用经验小波变换将振动数据分解成指定数目的子频带信号并按照相关性排序进行信号重构,将重构的振动、流量、压力信号分别利用卷积神经网络进行预诊断,并将三种信号的归一化诊断结果采用加权的D-S证据理论进行最终诊断。通过离心式压缩机喘振模拟实验数据验证,利用提出的多源融合的故障诊断方法进行诊断,诊断精度可达97.25%,与使用单一传感器数据相比该方法显著提升了喘振故障诊断的容错能力,与其他多源融合方法相比诊断精度更高。 展开更多
关键词 离心式压缩机 多源信息融合 喘振诊断 经验小波变换 卷积神经网络 加权d-s证据理论
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