《评估诊断证据可靠性的信息融合故障诊断方法》PDF+DOC
作者:徐晓滨,王玉成,文成林
单位:华南理工大学;中国科学院系统科学研究所
出版:《控制理论与应用》2011年第04期
页数:7页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFKZLY2011040110
DOC编号:DOCKZLY2011040119
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于证据理论与不精确概率的振动故障诊断》PDF+DOC2018年第06期 王晶晶,梁青
《基于证据理论的主动融合模型及其在故障诊断中的应用》PDF+DOC2002年第05期 徐建平,刘同明
《多传感器冲突信息的加权融合算法》PDF+DOC2009年第03期 刘准钆,程咏梅,潘泉,苗壮
《基于扩展证据理论的信息融合方法在传感器故障诊断中的应用》PDF+DOC2006年第05期 张冀,王兵树,马永光,邸剑,于浩
《基于多传感器信息融合的故障诊断方法》PDF+DOC2016年第01期 孙国玺,雷高伟,张清华,王磊,邵龙秋
《基于多传感器的神经网络和D-S证据理论在故障诊断中的应用》PDF+DOC2017年第04期 周国宪,伍星,刘韬
《基于D-S证据理论的目标属性辨识研究》PDF+DOC2004年第02期 曲东才,张毅,史贤俊
《症状推理在诊断信息融合中的应用研究》PDF+DOC2001年第03期 袁小宏,屈梁生
《基于传感器节点可靠性模型的协同决策算法》PDF+DOC2012年第04期 邓遂,曹红兵,沈杰,刘海涛
《基于证据可信度的综合目标识别方法》PDF+DOC2010年第09期 兰旭辉,熊家军,陈劲松
在基于证据理论的信息融合故障诊断方法中,诊断证据的可靠性高低将会直接影响诊断结果的准确性.而现有的大多数方法并没有全面地评估证据的可靠性,从而常常导致融合诊断结果的不准确.决定证据可靠性的因素主要有传感器的精度与证据获取方法的性能,以及传感器运行环境中的不确定性因素,可将它们分别理解为静态和动态因素.本文利用基于Pignisti。的指标函数优化算法获得静态折扣因子,用其对原证据进行修正;接着提出基于Pignistic向量的证据相似度度量方法获取动态折扣因子,用其对证据进行再次修正,并利用Dempster组合规则融合经两次修正后的证据,得到诊断结果.最后,通过在多功能柔性转子试验台上的实验,验证了所提方法的有效性。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。