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针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。 相似文献
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针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在模拟电路故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的故障诊断方法.首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值,作为证据组合的依据;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果.通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能融合有效故障信息,大大提高了系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统不确定性. 相似文献
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针对模拟电路故障诊断中单一诊断模型诊断结果模糊性与不确定性较大的不足,基于信息融合原理,提出一种结合神经网络、支持向量机(SVM)与DS证据理论的综合诊断模型。在分析了传统BP神经网络与支持向量机的缺点后,分别用改进的免疫遗传算法和粒子群算法对其进行结构优化。利用两种模型的初步诊断结果进行DS证据理论的基本概率分配(BPA),得到证据理论的两个证据体。采用DS融合算法进行决策层融合诊断,定位故障元件。仿真验证表明,该方法可以有效提高故障诊断的准确率,避免了单一诊断模型的偶然性与不确定性。 相似文献
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基于模糊逻辑和证据理论的故障诊断方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对故障诊断过程中信息损失的问题和D-S证据理论在处理模糊信息时的局限性,在模糊逻辑的基础上,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中,提出了一种基于模糊逻辑和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合综合故障诊断方法。该方法以模糊隶属函数来实现基本可信度分配,充分利用各种传感器的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率,实例验证了该方法的合理性和有效性。 相似文献
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针对电子装备模拟电路故障诊断过分依赖专业技术人员和诊断专家的不足,提出利用信息融合技术,综合极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)以及BP(Back Propagation)神经网络等智能故障诊断模型,对模拟电路软故障进行诊断的故障诊断方法。通过对不同模型分别输入不同频率的电压信号,得到每个模型的诊断结果;采用DS(Dempster-Shafe)证据理论对每个模型诊断结果的可信度进行评估,确立每个模型诊断结果的组合置信度。通过不同模型诊断结果的决策层融合,最终获得诊断结果。以某型装备滤波电路的故障诊断为例,多模型融合诊断结果的准确率比单一方法模型的诊断准确率有了明显的提高,证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
命题基本概率分配(BPA)的确定是D-S证据理论得以广泛应用的关键之一.目前,大部分确定方法受专家知识偏好影响较大,难以反映客观情况.将BP网络运用到基本概率分配的确定过程中,使得BP网络和D-S证据理论两者有机地联合应用,这样既可利用D-S证据理论来表达和处理不确定信息,又可以充分发挥BP网络的自学习、自适应和容错能力.文中建立了基于BP网络的D-S证据理论的故障诊断模型,并给出了证据的融合算法.仿真实验表明,该模型可行. 相似文献
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根据雷达系统诊断信息多样化的特点,重点考虑雷达的BIT信息、FMECA信息、FTA信息和案例信息,提出将各类信息根据对故障现象的影响程度进行归一化处理,然后利用Bayes证据理论的方法将归一化后的信息进行融合处理,得到的结果进行故障诊断的方法,该方法可以克服各类故障信息中的量纲不一致性,可以提高诊断的可信度,降低诊断的不确定度,是一个比较理想的方法。 相似文献
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探讨了信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用,构建出一种燃气轮机多层次信息融合故障诊断模型.在模型的数据融合层,采用了自适应加权融合算法,以最小化传感器测量不确定度为目标对同源测量数据进行了融合,其结果再经特征层进行故障特征的提取和融合,最终通过决策层给出诊断判定.数值实验结果证明,该故障模型能有效减小传感器测量不确定度对于诊断的不良影响,所得诊断结果的合理性和精度均得到了提高. 相似文献
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电机故障诊断中的信息融合利用问题研究 总被引:6,自引:0,他引:6
对电机故障诊断中的可用信息进行了分类,并针对单一诊断技术对信息利用不足的问题提出利用信息融合的理论,指出了基于信息融合的电机故障诊断技术应解决的问题;给出了基于信息融合的电机故障诊断的基本框架;最后概述了诊断中信息融合利用的方法。结果表明,充分利用电机运行中的各种信息,采用基于信息融合技术的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确性和可靠性。 相似文献
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基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法研究 总被引:4,自引:2,他引:2
提出了一种基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法,给出了基于AHP法的基本概率分配构造方法.最后,结合故障诊断实例,详细阐述了该诊断方法的应用过程,在对多个传感器提供的证据进行合成后,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显降低,证明该诊断方法合理有效. 相似文献
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针对无人机光电侦察设备故障类型多样性以及故障信息不确定性等问题,从信息融合的角度出发,运用证据理论对光电侦察设备故障进行诊断.依据故障统计数据和专家评判矩阵获取基本概率分配,利用证据可信度修正最初的概率分配,再利用证据融合公式得到综合故障诊断结果.最后通过实例验证了该方法的可行性. 相似文献
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D-S证据理论在决策级信息融合领域有着广泛的应用,但其在合成冲突证据时会出现与直观结论不符的现象。通过深入分析D-S证据理论合成冲突证据时的失效原因,提出了一种简单有效的改进方法。通过主观权重和客观权重的综合得到不同证据的信任度,以此确定冲突证据及对应的折扣度并对其进行折扣度修正,使合成结果快速向正确类型收敛。仿真结果表明,同已有方法相比,本文方法特别适合具有少数冲突证据的情况,其合成结果更加符合直观判断。 相似文献