《基于D-S理论的故障诊断融合算法及应用研究》PDF+DOC
作者:张佳薇,李明宝,郭润龙
单位:中国仪器仪表学会;上海工业自动化仪表研究院
出版:《自动化仪表》2010年第01期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFZDYB2010010100
DOC编号:DOCZDYB2010010109
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针对工业现场传感器状态类型复杂多变、被测参量难以准确可靠获得等问题,提出了一种基于RBF神经网络和证据理论的两级信息融合方法。利用RBF神经网络实现特征层数据融合,并建立基本信任分配函数,解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数困难的问题;基于D-S证据理论的传感器故障诊断方法,可用来判断出工业现场传感器的有效工作状态。木材含水率检测结果表明,基于RBF神经网络和证据理论的两级信息融合方法可正确定位并准确分离出失效传感器。
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