《独立电源多智能体信息融合故障诊断方法》PDF+DOC
作者:张莉,袁海文,吕弘,袁海斌
单位:北京航空航天大学
出版:《北京航空航天大学学报》2010年第08期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFBJHK2010080140
DOC编号:DOCBJHK2010080149
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《基于多智能体的复杂工程系统故障诊断研究》PDF+DOC2004年第06期 朱大奇,纪志成
《信息融合技术在烟气轮机故障诊断中的应用》PDF+DOC2008年第02期 张唐瑭,王少红,徐小力
《设备故障信息融合问题的思考》PDF+DOC1999年第02期 张雨,温熙森
《基于D-S证据理论的液压泵故障诊断》PDF+DOC2010年第10期 柴令华,陈小虎,毋文峰
《基于神经网络和证据理论的信息融合在故障诊断中的应用》PDF+DOC2012年第11期 李伟,梁玉英,朱赛
《基于D-S证据理论的液压泵故障诊断》PDF+DOC2010年第05期 柴令华,陈小虎,毋文峰
《基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法》PDF+DOC2008年第06期 李斌,章卫国,宁东方,尹伟
《基于信息融合技术的烟气轮机故障诊断系统研究》PDF+DOC2008年第06期 张唐瑭,王少红,徐小力
《基于信息融合技术的汽轮机故障诊断方法》PDF+DOC2007年第25期 张恩平,张慧芬,薛碧翠
《基于改进证据理论的故障诊断方法研究及应用》PDF+DOC2013年第18期 刘希亮,陈桂明,李方溪,张倩,罗显廷
对独立电源系统进行故障诊断与预测研究是保证整个复杂运动装置系统安全性工程的重要环节.分析了目前独立电源故障诊断系统中存在的问题,提出采用多传感器信息融合和多智能体技术相结合的方法来提高故障诊断的可靠性和系统的扩展性.利用智能体的自主性、分布性和协作性,构建了独立电源多智能体信息融合故障诊断系统.根据独立电源故障征兆的特点,将D-S(Dempster-Shafer)证据理论引入到多神经网络的诊断结果融合技术中,阐述了多神经网络局部诊断智能体和D-S证据理论融合诊断智能体的具体实现方法.最后,以某型航空电源故障诊断为例,给出了故障实例的诊断仿真,结果表明该方法可有效提高诊断可信度。
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