基于改进信息融合的航空发动机状态评估方法

摘要：

针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性，结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论，提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理，通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取，生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集，利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度，得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成，得到评估结果。通过实例计算，验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。

关键词：航空发动机、信息融合、贝叶斯粗糙集、证据理论、状态评估

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金与中国民航局联合基金项目资助U1233115；国家自然科学基金项目资助71401073

在线出版日期：2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：26-30