文献类型：期刊文章

作　　者：徐晓滨[1] 郑进[1] 徐冬玲[2] 杨剑波[2]

机构地区：[1]杭州电子科技大学自动化学院系统科学与控制工程研究所,浙江杭州310018 [2]曼彻斯特大学决策与认知科学研究中心

出　　处：《控制理论与应用》

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~~

年　　份：2015

卷　　号：32

期　　号：9

起止页码：1170-1182

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

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  

分 类 号：TP202]