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基于加权D-S证据理论的旋翼故障诊断
1
作者 高亚东 张传壮 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2024年第1期66-75,共10页
旋翼作为直升机的升力面和操作面,其健康状态对直升机的安全至关重要。旋翼故障诊断技术仍是直升机健康与使用监测系统(Health and usage monitoring system, HUMS)领域的薄弱环节,开发旋翼故障诊断技术具有重要价值。基于信息融合技术... 旋翼作为直升机的升力面和操作面,其健康状态对直升机的安全至关重要。旋翼故障诊断技术仍是直升机健康与使用监测系统(Health and usage monitoring system, HUMS)领域的薄弱环节,开发旋翼故障诊断技术具有重要价值。基于信息融合技术,首先分析了旋翼故障的诊断机理,建立了旋翼故障模型,通过流固耦合仿真获取了不同故障下桨叶、轮毂和机身的故障特征信息,生成数据集进行网络训练和验证。然后,利用遗传算法反向传播(Genetic algorithm-backpropagation, GA-BP)优化神经网络诊断3种类型的直升机旋翼故障,即后缘调整片误调、变距拉杆误调和桨叶质量不平衡。3个逐级神经网络分别对旋翼故障类型、故障位置和故障程度进行了诊断识别。最后采用加权的Dempster-Shafer(D-S)证据理论对旋翼故障进行诊断和分析。结果证明基于改进D-S证据理论的旋翼故障诊断方法能够成功应用到旋翼故障诊断中,并具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 旋翼系统 故障诊断 GA-BP神经网络 信息融合技术 d-s证据理论
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改进Dempster-Shafer证据与概率模型集成的变压器故障诊断
2
作者 刘超 刘洋 +3 位作者 韩刚 多布杰 米玛平措 吴莹 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期142-150,共9页
针对单个变压器故障诊断模型准确率有限的问题,提出基于kappa系数改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论与概率模型集成的变压器故障诊断方法。首先,分别构建基于概率输出的支持向量机、贝叶斯神经网络、深度信念网络的变压器故障诊断概率模... 针对单个变压器故障诊断模型准确率有限的问题,提出基于kappa系数改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论与概率模型集成的变压器故障诊断方法。首先,分别构建基于概率输出的支持向量机、贝叶斯神经网络、深度信念网络的变压器故障诊断概率模型,拟合诊断模型在样本上的基本概率分配函数。然后,建立D-S证据理论信息集成框架,提出基于kappa系数与准确率权重的证据修正方法,从子模型与故障类型两个角度对证据进行修正,进而融合概率模型诊断结果。最后,通过仿真验证本文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 溶解气体分析 变压器故障诊断 概率模型 dEMPsTER-sHAFER证据理论 kappa系数
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基于SVM-DS证据理论融合决策的故障诊断方法
3
作者 李志伟 曹乐 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第5期148-153,254,共7页
针对复杂工况下单传感器对于装备故障诊断识别率低、证据缺乏、数据冗余等问题,提出一种基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)结合D-S证据理论的多维度特征数据融合决策故障诊断方法。首先,通过多种方法提取特征构建SVM分类器,对... 针对复杂工况下单传感器对于装备故障诊断识别率低、证据缺乏、数据冗余等问题,提出一种基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)结合D-S证据理论的多维度特征数据融合决策故障诊断方法。首先,通过多种方法提取特征构建SVM分类器,对故障类型进行初步分类;然后,将Sigmoid函数作为传递函数,利用SVM分类器对测试数据进行分类,获取测试样本的后验概率并得到测试样本的混淆矩阵;最后,根据混淆矩阵求出局部可信度与全局可信度,并与后验概率相结合实现基本概率分配函数赋值,通过融合计算得到最终诊断结果。实验结果表明,融合后的分类器模型对内圈故障类型分类准确率达100%,对正常和滚珠类型分类准确率为95%,对外圈故障分类准确率为90%。采取多特征融合诊断相较于单一方法有较高准确率和鲁棒性,可有效降低单一特征提取所带来的不稳定性。 展开更多
关键词 故障诊断 单传感器 支持向量机 证据理论 多维特征 融合决策
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基于PSO-GRNN和D-S证据理论的电网分区故障诊断 被引量：5
4
作者 邹红波 宋璐 +2 位作者 张馨煜 段治丰 宋家乐 《智慧电力》 北大核心 2023年第3期25-30,45,共7页
针对大电网中保护和断路器误动、拒动、信息丢失等不确定的电网故障信息以及现有电网分区方法的不足,提出了基于粒子群优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法。首先,通过改进图形分割法将大电网划分为相... 针对大电网中保护和断路器误动、拒动、信息丢失等不确定的电网故障信息以及现有电网分区方法的不足,提出了基于粒子群优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法。首先,通过改进图形分割法将大电网划分为相互重叠的不同区域,降低故障诊断难度。然后在各个区域建立PSOGRNN诊断模块,根据故障警报信息,并行完成各自的故障诊断任务。最后,采用D-S证据理论对相邻区域的重叠区域进行分析,以实现对重叠区域的综合故障诊断。仿真结果表明,该方法能有效识别非重叠区域和重叠区域的故障,容错能力强,诊断准确率高。 展开更多
关键词 电网分区 故障诊断 改进图形分割法 粒子群算法 广义回归神经网络 d-s证据理论
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融合D-S证据理论与模糊逻辑的变压器故障诊断方法 被引量：2
5
作者 詹仲强 公多虎 +3 位作者 王崇 杨定乾 王洁 郝建 《变压器》 2023年第10期10-16,共7页
本文作者对Dempster-Shafer证据理论中的基础概率计算部分,引入扩展模糊逻辑模型,形成一种新型多源融合的变压器故障诊断方法,通过应用10台变压器油中溶解气体与铁心接地电流在线监测数据,对比支持向量机与卷积神经网络故障诊断结果,发... 本文作者对Dempster-Shafer证据理论中的基础概率计算部分,引入扩展模糊逻辑模型,形成一种新型多源融合的变压器故障诊断方法,通过应用10台变压器油中溶解气体与铁心接地电流在线监测数据,对比支持向量机与卷积神经网络故障诊断结果,发现所提出的模型具有更高的故障诊断正确率和稳定性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 模糊逻辑 dEMPsTER-sHAFER证据理论
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基于LSTM和证据理论的引风机轴承故障诊断 被引量：10
6
作者 田亮 袁存波 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期614-621,共8页
引风机作为锅炉的重要辅机,其轴承的异常振动可能会给电厂造成重大损失,但引风机内部结构复杂,难以构建精确的机理模型对其进行故障诊断。针对此问题提出了基于数据驱动的故障诊断方法,此方法通过长短期记忆(LSTM)神经网络的预测能力和... 引风机作为锅炉的重要辅机,其轴承的异常振动可能会给电厂造成重大损失,但引风机内部结构复杂,难以构建精确的机理模型对其进行故障诊断。针对此问题提出了基于数据驱动的故障诊断方法,此方法通过长短期记忆(LSTM)神经网络的预测能力和证据理论的多源信息融合能力对引风机轴承的状态进行诊断,再利用LSTM神经网络对于去噪数据进行预测,求取预测值与去噪值的均方根误差(RMSE),最后利用改进后的证据理论对不同参数的RMSE融合并进行故障诊断。结果表明:该方法能提前约350 s预测引风机轴承异常振动,准确地诊断出引风机轴承振动的状态,可有效改善数据冲突的问题。 展开更多
关键词 引风机轴承 故障诊断 长短期记忆神经网络 证据理论
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基于EWT与改进D-S证据理论的燃气调压器故障诊断
7
作者 黄敬轩 王亚慧 《机床与液压》 北大核心 2023年第7期199-207,共9页
针对传统单一燃气调压器故障诊断模型存在诊断精度较低和结果误判别率高等问题,提出一种经验小波变换(EWT)与改进D-S证据理论结合的故障诊断方法,对燃气调压器故障状态进行诊断。使用EWT对传感器采集数据进行预处理并计算各分量能量熵,... 针对传统单一燃气调压器故障诊断模型存在诊断精度较低和结果误判别率高等问题,提出一种经验小波变换(EWT)与改进D-S证据理论结合的故障诊断方法,对燃气调压器故障状态进行诊断。使用EWT对传感器采集数据进行预处理并计算各分量能量熵,将其作为以广义回归神经网络、Elman神经网络和灰关联熵分析3种模型为基础构建的混合诊断模型的输入变量。根据D-S证据理论建立3个模型的基本信度函数,实现故障信息的决策融合,并引入证据关联系数法对证据体决策重要度和冲突问题加权修正。实验结果表明:EWT与改进D-S证据理论模型的故障诊断准确率达95.0%,在平均误差、均方误差、最大误差百分比等方面均优于单一的广义回归神经网网络、Elman神经网络和灰关联熵分析模型。 展开更多
关键词 燃气调压器 故障诊断 经验小波变换 能量熵 d-s证据理论 证据关联系数
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基于改进D-S证据理论的变电站继电保护二次回路故障诊断方法研究
8
作者 徐永成 《中国科技纵横》 2023年第24期93-95,共3页
改进D-S证据理论基础上的智能变电站继电保护二次回路故障诊断方法,对故障元件集合中的各元件故障引发概率进行判断,从而进一步完成二次回路整体的故障判断。同时,基于D-S证据理论,能够有效解决证据冲突问题,保证计算结果符合逻辑。具... 改进D-S证据理论基础上的智能变电站继电保护二次回路故障诊断方法,对故障元件集合中的各元件故障引发概率进行判断,从而进一步完成二次回路整体的故障判断。同时,基于D-S证据理论,能够有效解决证据冲突问题,保证计算结果符合逻辑。具体来说,基于D-S理论开展继电保护二次回路故障诊断工作时,需完成SCD文件的初始化解析,有效检测继电保护故障,应用虚回路通信状态和举证表获得故障元件集合信息,进一步判定可疑故障元件集合中的故障可信度,完成整个故障诊断过程。基于此,分析改进D-S证据理论应用的各项优势,进一步研究改进D-S的证据理论变电站继电保护二次回路故障诊断步骤。 展开更多
关键词 改进d-s证据理论 变电站继电保护 二次回路 故障诊断
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基于DS-DBN多测点的工业机器人RV减速器故障诊断分析
9
作者 储晓静 张文婷 《现代工业经济和信息化》 2024年第7期85-86,89,共3页
为了提高减速器故障识别能力,融合DS证据理论和深度信念网络(DBN)设计了一种基于DS-DBN多测点的故障诊断方法,并开展实验测试验证。研究结果表明:经过30代训练后达到收敛状态,训练四个测点的DS-DBN故障诊断模型分类误差均小于5%,该方法... 为了提高减速器故障识别能力,融合DS证据理论和深度信念网络(DBN)设计了一种基于DS-DBN多测点的故障诊断方法,并开展实验测试验证。研究结果表明:经过30代训练后达到收敛状态,训练四个测点的DS-DBN故障诊断模型分类误差均小于5%,该方法能够快速获得全局最优参数。相比较单点测试,通过DS证据理论完成测点故障诊断融合处理后,可以将故障诊断准确率提升至接近100%的程度。该研究有助于解决工业机器人RV减速器隐藏的问题,延长使用寿命、减少经济成本。 展开更多
关键词 工业机器人 RV减速器 故障诊断 多测点 深度信念网络 ds证据理论
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D-S证据理论在多传感器故障诊断中的改进及应用 被引量：19
10
作者 李月 徐余法 +2 位作者 陈国初 苗锐 俞金寿 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B09期102-106,共5页
为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题,介绍了传统D-S证据理论的基本构架,分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足,提出了一种... 为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题,介绍了传统D-S证据理论的基本构架,分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足,提出了一种新的基于模糊成员函数和证据平均距离的证据调整方法,该模糊成员函数充分考虑了专家知识对基本概率分配函数的影响,证据的平均距离给证据分配的权重系数可降低冲突证据的可信度,增加其未知程度.运用证据的充分性系数及利用证据平均距离得到的证据重要性系数,重新分配概率指派函数.实验结果表明,改进后的方法可以提高故障诊断结果的准确性,在一定程度上提高了诊断系统的性能. 展开更多
关键词 信息融合 d—s证据理论 故障诊断 模糊成员函数 证据平均距离
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基于Dempster-Shafer证据理论的信息融合在设备故障诊断中应用 被引量：41
11
作者 王奉涛 马孝江 +1 位作者 朱泓 王志鹏 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期470-474,共5页
给出了一种基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的多故障特征信息融合的故障诊断方法,并以旋转机械故障诊断为例,详细说明了该方法的具体实现步骤.结果表明,经过多故障特征信息融... 给出了一种基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的多故障特征信息融合的故障诊断方法,并以旋转机械故障诊断为例,详细说明了该方法的具体实现步骤.结果表明,经过多故障特征信息融合,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,因此充分显示了该诊断方法的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 dEMPsTER-sHAFER证据理论 信息融合 神经网络 概率分配构造方法 诊断决策规则
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D-S证据理论数据融合算法在某系统故障诊断中的应用 被引量：15
12
作者 黄志彦 张柏书 +1 位作者 于开山 刘世仁 《电光与控制》 北大核心 2007年第2期146-149,共4页
介绍了Dempster-Shafer(D-S)证据理论数据融合算法的基本原理,在此基础上以电压-码转换电路板为被诊断对象,探索了基于D-S证据理论多传感器数据融合算法的某系统电路故障元器件诊断方法。诊断结果表明D-S证据理论多传感器信息融合算法... 介绍了Dempster-Shafer(D-S)证据理论数据融合算法的基本原理,在此基础上以电压-码转换电路板为被诊断对象,探索了基于D-S证据理论多传感器数据融合算法的某系统电路故障元器件诊断方法。诊断结果表明D-S证据理论多传感器信息融合算法可有效地提高故障模式的识别能力,使故障元器件得以有效定位。 展开更多
关键词 dempster—sharer(d—s)证据理论 数据融合 故障诊断
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融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断 被引量：27
13
作者 孙伟超 李文海 李文峰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1902-1909,共8页
针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进... 针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值. 展开更多
关键词 边界粗糙熵 粗糙集 d-s证据理论 冲突证据融合 故障诊断
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基于量子遗传神经网络与D-S证据理论的断路器机械特性故障诊断 被引量：10
14
作者 刘建华 周明平 侯川川 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期230-235,242,共7页
针对目前断路器故障诊断系统诊断结果不精确的现状,提出一种量子遗传神经网络与D-S证据理论的方法,利用小波包变换和频带分析技术,得到分合闸线圈电流与机械振动波的高频及低频信号,提取2类信号每个频带的能量值分别作为2个独立的量子... 针对目前断路器故障诊断系统诊断结果不精确的现状,提出一种量子遗传神经网络与D-S证据理论的方法,利用小波包变换和频带分析技术,得到分合闸线圈电流与机械振动波的高频及低频信号,提取2类信号每个频带的能量值分别作为2个独立的量子遗传径向基(RBF)神经网络的输入量,并得到2个初步诊断结果,最终利用D-S证据理论技术将2个RBF神经网络的评价结果融合。实验结果表明:量子遗传算法改进的RBF神经网络收敛速度快,结果精确;同时,D-S证据理论融合后的诊断结果准确度更高,并且诊断结果可信度提升。 展开更多
关键词 断路器 故障诊断 量子算法 遗传算法 RBF神经网络 d—s证据理论
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基于改进PSO-BP神经网络和D-S证据理论的大型变压器故障综合诊断 被引量：42
15
作者 魏星 舒乃秋 +1 位作者 崔鹏程 吴波 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期46-50,共5页
阐述了已有变压器故障诊断方法的不足,并将信息融合的基本思想引入变压器故障诊断中。针对电力变压器故障综合诊断的特点和要求,运用改进粒子群优化-反向传播(PSO-BP)算法训练神经网络并结合D-S证据理论,提出了一种基于信息融合技术的... 阐述了已有变压器故障诊断方法的不足,并将信息融合的基本思想引入变压器故障诊断中。针对电力变压器故障综合诊断的特点和要求,运用改进粒子群优化-反向传播(PSO-BP)算法训练神经网络并结合D-S证据理论,提出了一种基于信息融合技术的变压器故障综合诊断决策模型。该模型以油中溶解气体色谱分析为基础,结合变压器常规电气试验结论与现场运行、维修经验,得出了较为可靠的诊断结果,实例验证也证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 信息融合 改进粒子群算法 d-s证据理论
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基于贝叶斯网络和D-S证据理论的分布式电网故障诊断 被引量：39
16
作者 何小飞 童晓阳 孙明蔚 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期42-47,共6页
提出了基于贝叶斯网络和D-S证据理论的分布式电网故障诊断模型。首先采取实时接线分析方法确定故障区域以缩小诊断范围,然后分别运用蝶形和叶形分割法分割电网,再引入重合度概念,采用重合度、重合度与子网故障系数的几何平均值进行D-S... 提出了基于贝叶斯网络和D-S证据理论的分布式电网故障诊断模型。首先采取实时接线分析方法确定故障区域以缩小诊断范围,然后分别运用蝶形和叶形分割法分割电网,再引入重合度概念,采用重合度、重合度与子网故障系数的几何平均值进行D-S证据融合。将2种电网分割法、2种D-S证据融合法组合成4种分布式诊断模式,再与集中式一起对多个算例进行对比仿真实验。仿真实验结果表明采用蝶形分割法和几何平均值法的分布式诊断模型较为准确和合理。 展开更多
关键词 电网 分布式故障诊断 贝叶斯网络 d-s证据理论 级联跳闸
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基于D-S证据理论的感应电动机转子故障诊断方法研究 被引量：9
17
作者 侯新国 吴正国 夏立 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期36-41,共6页
提出运用D-S(Dempster-Shafer)证据理论对感应电动机转子断条故障进行识别的故障诊断方法。基于小波包变换的频率划分特性,对定子电流信号进行小波包分解,建立了转子断条故障的特征矢量,提取转子断条故障的特征信息,利用BP神经网络对其... 提出运用D-S(Dempster-Shafer)证据理论对感应电动机转子断条故障进行识别的故障诊断方法。基于小波包变换的频率划分特性,对定子电流信号进行小波包分解,建立了转子断条故障的特征矢量,提取转子断条故障的特征信息,利用BP神经网络对其识别的结果形成彼此独立的证据,并根据D-S证据融合规则进行融合处理,以实现对电动机转子断条故障的准确识别。实验结果表明,该方法克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难点,提高了故障诊断的判决精度,可实现转子断条故障的可靠诊断。 展开更多
关键词 感应电动机 小波包变换 BP神经网络 d—s证据理论 故障诊断
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基于D-S证据理论和支持向量机的液压泵故障诊断技术 被引量：7
18
作者 田海雷 李洪儒 许葆华 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2013年第5期81-83,共3页
针对D-S证据理论中难以确定基本概率分配的问题,提出利用"一对一"支持向量机分类解决基本概率分配的方法。首先,通过试验采集了液压泵各种故障状态下的振动信号和压力信号;其次,运用小波包分解提取各频带能量作为特征向量;最... 针对D-S证据理论中难以确定基本概率分配的问题,提出利用"一对一"支持向量机分类解决基本概率分配的方法。首先,通过试验采集了液压泵各种故障状态下的振动信号和压力信号;其次,运用小波包分解提取各频带能量作为特征向量;最后,用所提出方法解决了基本概率分配,并将D-S证据理论和支持向量机相结合对液压泵进行了故障诊断。实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 d—s证据理论 故障诊断 液压泵
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基于D-S证据理论的数据融合算法及其在电路故障诊断中的应用 被引量：129
19
作者 朱大奇 于盛林 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期221-223,共3页
本文在D S证据理论的基础上 ,结合模糊集合论 ,给出了电子电路故障定位的多传感器数据融合方法 .通过测试电路中的被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量 ,得出D S证据理论中两传感器对各待诊断元件的信度函数分配 ,再利用D S联合... 本文在D S证据理论的基础上 ,结合模糊集合论 ,给出了电子电路故障定位的多传感器数据融合方法 .通过测试电路中的被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量 ,得出D S证据理论中两传感器对各待诊断元件的信度函数分配 ,再利用D S联合规则得到融合后的信度函数分配 ,从而确定故障元件 ,并通过单传感器诊断结果与融合诊断结果比较 。 展开更多
关键词 d-s证据理论 数据融合算法 故障诊断 电子电路
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故障录波信息和D_S证据理论用于电网故障诊断 被引量：7
20
作者 彭明伟 刘毅 +2 位作者 郭创新 朱承治 秦杰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2176-2180,共5页
当电网发生故障时,传统的故障诊断方法仅仅利用了开关量信息而没有充分利用故障录波信息,而故障录波信息在准确性、完备性和容错性等方面有开关量信息无法比拟的优势。为了充分利用故障录波信息进行电网故障诊断,通过小波变换对发生故... 当电网发生故障时,传统的故障诊断方法仅仅利用了开关量信息而没有充分利用故障录波信息,而故障录波信息在准确性、完备性和容错性等方面有开关量信息无法比拟的优势。为了充分利用故障录波信息进行电网故障诊断,通过小波变换对发生故障前后电流波形进行分析,采用小波奇异度和小波故障度分别表征电网元件的故障概率,但是由于故障的不确定性和复杂性,这两种故障表征方法都不能独自准确地诊断故障元件,因此提出采用D-S证据理论对多种故障表征方法进行信息融合,能够准确诊断故障线路。基于PSCAD仿真实例证明,该方法能提高对故障诊断结果的支持度及故障诊断的准确性,在电网故障诊断中有良好的应用前景。 展开更多
关键词 故障诊断 故障录波信息 小波奇异度 小波故障度 d_s证据理论 信息融合
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