基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法

摘要：

本文针对不确定性故障特征信息的融合决策问题,给出基于证据推理(evidence reasoning,ER)规则的故障诊断方法.首先基于故障特征样本似然函数归一化的方法求取各传感器(信息源)提供的诊断证据;从传感器误差以及故障特征对各故障类型辨别能力的差异出发,给出获取诊断证据可靠性因子的方法;给出双目标优化模型训练得到诊断证据的重要性权重,最后利用ER规则融合经可靠性因子和重要性权重修正后的诊断证据,利用融合结果进行故障决策.该方法继承了Dempster-Shafer证据理论处理不确定性信息融合问题的优点,同时克服了它在实际应用中无法区分证据可靠性和重要性的不足,使得所获诊断证据更为客观、可信.最后,通过在多功能电机转子试验台上的故障诊断实验,验证了所提方法的有效性.

关键词：故障诊断、信息融合、证据推理规则、证据可靠性、证据重要性

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：欧洲委员会EC-GPF-314836;国家自然科学基金项目61374123,61433001;重庆市高等学校优秀人才支持计划2014-18资助.Supported by European CommissionEC-GPF-314836;National Natural Science Foundation of China61374123, 61433001;Program for Excellent Talents of Chongqing Higher School2014-18

在线出版日期：2015-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1170-1182