基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断

针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初步诊断;然后,利用改进的D-S证据理论构建融合诊断层,将初步诊断层的诊断结果进行融合,并根据诊断规则得到最终的诊断结果;最后,采用不同的信息融合方法对滚动轴承故障数据进行对比研究。试验结果表明:使用改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法能够有效提高证据可信度,降低不确定性,提高故障诊断精度和故障诊断模型的鲁棒性。     

基于数据融合技术的液压系统故障诊断

在分析数据融合基本概念和原理的基础上,阐述了多传感器数据融合在设备故障诊断中的应用技术,提出了将多传感器数据融合技术应用到液压系统的故障诊断方法,并应用于某车辆液压系统故障诊断实验,给出了实现计算机自动诊断的程序流程,结果表明该方法能够及时准确地提取液压系统故障特征、诊断出故障部位、找出故障原因.     

Bayes信息融合方法在雷达故障诊断中的应用

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。     

ANN-FRIFS在多传感器信息融合故障诊断中的应用

对于多传感器故障诊断系统,必须根据环境的变化和传感器的状态等合理地运用各传感器的信息。文中设计了一种基于经验规则和模糊推理功能的ANFIS置信度判别器,此判别器能自适应地对各传感器数据综合判别,得到它们相应的故障置信度,进而对多传感器的信息进行融合,提高了诊断的准确度。     

基于信息融合技术的复合式火灾探测器

在火灾探测中对单一的火灾特征参数信息进行判断和识别的探测器，易受到环境的干扰，限制了其探测性能，系统的高误报率问题比较突出；复合式火灾探测器采用信息融合技术进行多火灾特征参数信息的判断和识别，提高了火灾探测的可靠性和准确性。介绍了复合式火灾探测器中多传感器的选择。结合火灾探测独特的三层结构（数据层、特征层、决策层）讨论了数据融合技术在火灾探测系统中的应用，并对多传感器在数据层信息融合的模型结构进行了归纳。     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.     

基于D-S证据融合的转子碰摩故障诊断方法

转子碰摩故障可以体现在转子振动、定子振动和转子瞬时转速波动等多项信息中,每种信息代表了不同侧面的故障特征,因此可通过多信息融合方法来提高诊断的正确性.为此,构造了基于定子振动和转子瞬时转速信号的转子碰摩故障诊断识别框架,采用S函数确定了mass函数的形式,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的推理方法,将定...     

复杂环境下基于支持度的多传感器数据融合算法

为避免融合算法依赖于先验信息,剔除复杂环境下多传感器测量数据中的干扰误差,一致性数据融合方法得到广泛研究。比较分析了典型的支持度度量方法,并构造了两种新的支持度度量方法。进而设计了一种新的基于传感器一致性和可靠性的融合算法,实现传感器的加权融合。仿真计算验证了新的支持度算法和融合算法的有效性。     

模糊理论在多传感器信息融合中的应用

利用模糊控制理论能较好解决不确定性问题的特点,将测量信息融合问题融入模糊控制问题中来提高多传感器系统的测量质量;提出模糊融合模型,并介绍了将传感器信息作为模糊控制输入的模糊化问题,以及相应的模糊规则的建立、模糊推理和清晰化处理;提出以相交论域中心作为多传感器的事实来进行兼容度和激励强度的解算;最后进行相应的仿真说明及分析.     

脉冲功率电源故障诊断方法研究

脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。     

电机故障诊断中的信息融合利用问题研究

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。     

基于改进零树小波的图像压缩算法在舰船故障远程诊断中的应用

结合舰船故障远程诊断中图像压缩、传输存在的问题和特点,提出对故障诊断图像实现感兴趣区域无损编码与背景区域高压缩比压缩相结合的思路。比较JPEG和JPEG2000算法的编码过程及缺陷,利用小波变换具有多分辨率分析的特点,提出了基于改进零树小波算法。以离散小波变换为基础,产生嵌入式码流,利用较粗尺度系数来预测较细尺度系数。针对某型燃气轮机的零级动叶部位破损的故障,完成了舰船故障远程诊断中机电设备故障图像的压缩应用研究。研究表明:原始图像压缩后能有效降低数据量;重构图像中的感兴趣区域清晰,说明改进零树小波算法完全能满足远程诊断需求。     

随动系统模拟电路模块化故障诊断研究

针对人工神经网络在对装备电路进行故障诊断时出现的网络结构庞大，而影响网络诊断速度的问题，提出了模块化诊断思想。首先根据电路的功能特点以及系统电路分割的原则，将装备电路分割成具有独立功能的模块及子模块，然后建立起混联、串联2种模型，分别对其提出逻辑思想、模糊信息融合的诊断方法，从而将电路故障快速、有效地定位在模块级别，如需进一步诊断元器件故障，只需对故障子模块建立规模较小的诊断网络，从而有效避免诊断大规模电路时诊断网络结构庞大的问题。     

基于模糊逻辑和证据理论的故障诊断方法

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。     

第19届国际信息融合会议及获奖论文评述

总结了第19届国际信息融合会议的总体情况和主要特点，通过对大会报告、分会场报告以及国际信息融合界一些著名专家团队发表论文情况的统计分析，提炼出国际信息融合界普遍关注的焦点和难点问题；通过对获奖论文的分析，了解到受大会评奖委员会一致认可的年度优秀成果和技术进步点；最后，面向高层信息融合中的不确定性处理，对信息融合领域的发展进行展望。     

信息融合系统中算法管理理论研究

信息融合系统中,数据源千差万别,多种多样;而众多的信息融合算法也具有不同的适应性.通过对实验数据的分析说明了数据源以及融合算法的选择显著影响了最终的融合结果.针对数据源、融合算法和融合结果之间的关系,以优化融合结果为目的,提出了信息融合系统中算法管理(Algorithm Management)的理论,阐述了算法管理的目标、算法管理可能的方法和算法管理的实现结构.最后讨论了信息融合领域中与算法管理理论相关的其他问题.     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

证据理论从两维到多维同步融合

D-S证据理论的组合规则是反映两个证据联合作用的法则。为了得到多个证据源的最终目标属性判决,提出了一种推广到多维同步合成计算的D-S组合规则。详细分析了多维同步融合的情况,提出利用多维同步融合的确定性因子来代替D-S组合规则中的不确定性因子进行融合,避免计算大量无实际意义的联合概率乘积项,简化了计算过程,拓展了D-S证据理论的实际应用。并通过仿真验证了推广到多维同步融合的D-S组合规则的正确性和有效性。