改进D-S证据理论在电动汽车锂电池故障诊断中的应用

针对电动汽车电池系统的故障采用基于神经网络的改进D-S证据理论组合规则完成诊断过程。为了避免单一途径的诊断可能造成故障漏检误检的状况,决策层采用D-S证据理论组合规则来确定基于BP网络和RBF网络两种故障诊断算法结果。然而为了克服D-S证据理论处理高度冲突证据的缺陷,本文提出了一种基于神经网络改进的D-S证据理论组合规则。首先,采用神经网络对电池故障进行初步诊断,结合网络诊断准确率来分配不确定信息并构造证据体,又引入了证据间的支持矩阵来确定新的加权证据体。然后,把各个焦元的信任度融入D-S证据理论组合规则,从而融合神经网络证据体及新加权证据体。最后,依据决策准则确定锂电池系统的故障状态。通过仿真实验验证了本文提出的改进D-S证据理论融合诊断方法在电动汽车锂电池故障诊断中的有效性。     

神经网络信息融合用于电梯故障诊断的研究

针对传统电梯故障诊断系统实时性有限、故障定位准确率低等问题,将多信息融合技术引入到电梯故障诊断中来,建立了基于模糊神经网络和D-S证据理论相结合的故障诊断模型。为了提高神经网络的训练速度和推广能力,采用了正则化算法对BP网络算法进行修改,并且利用D-S证据理论对神经网络的诊断结果进行决策融合,仿真结果表明了此方法有效地提高了故障诊断的准确率。     

基于灰色关联和D-S证据理论的感应电转子故障诊断

针对单一的灰色关联或D-S证据理论在转子故障诊断中存在的不足,将灰色关联和D-S证据理论相融合的决策级信息融合方法应用到感应电机转子故障诊断中;首先用灰色关联对故障进行初步诊断,然后,将灰色关联分析的诊断输出结果作为D-S证据理论的基本概率分配,最后,依据证据组合规则进行合成,得出转子故障的最终诊断结果;实验仿真结果验证了方法在转子故障诊断中的有效性,可以减小诊断的不确定性,提高故障的诊断准确率和诊断精度。     

基于信息融合的电机音频故障诊断

针对目前电机音频故障诊断单传感器信号分析可靠性不足的缺点,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,运用D-S证据理论合成算法对各证据理论进行决策级融合,构建了电机故障音频多源信息诊断系统模型,并对此模型进行了验证,取得了良好的诊断效果。     

基于集成信息融合的智能故障诊断系统设计

提出了基于集成信息融合技术的实时智能故障诊断系统结构.在对传统BP神经网络分析的基础上引入了聚类分析方法与遗传优化算法,有效降低了BP神经网络的训练难度并提高其训练精度.将遗传神经网络与自适应神经-模糊推理系统相集成用于特征级信息融合,既提高了诊断可靠性又充分利用了诊断知识;引入D-S证据理论进行决策级融合,有效地利用了各诊断单元的诊断结果.仿真测试结果表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠的诊断出各种故障.     

基于D-S理论的智能故障诊断关键技术研究与实现

以智能检测和故障诊断技术作为研究对象,分析了在智能故障诊断系统中用到的特征提取、模式识别和故障预测等关键技术,探讨了用于实现上述关键技术中的小波变换和人工神经网络算法。鉴于人工神经网络算法容易出现系统故障定位不准确性的不足,引入了D-S(Dempster Shafer)证据理论。首先用BP神经网络对故障信息进行局部诊断,然后利用D-S证据理论对局部诊断结果进行融合,进行全局诊断,得到最终的故障结果。D-S证据理论的引入,增大了诊断结果的可靠性和准确性,提高了诊断算法的适应性。在LabWindows/CVI的平台下,实现了智能故障诊断算法。     

基于信息融合技术的某新型自行火炮发动机电控系统故障诊断

多传感器故障诊断过程中,由于多方面的原因,如测量噪声的存在、诊断知识的不完全等等,使得故障诊断存在着不确定性,影响到诊断结果的可靠性和准确度;通过分析某新型自行火炮发动机电控系统的故障特点,研究了一种基于BP神经网络及信息融合技术的多传感器故障诊断方法,将该自行火炮发动机电控系统的故障诊断过程分为子系统和系统级两级诊断,子系统采用BP神经网络实现故障模式分类,系统级运用D-S证据理论对整个系统故障进行综合决策评判;应用表明,在某个子神经网络识别存在差异的情况下,采用D-S证据理论进行融合可以有效地提高识别的准确性。     

多传感器数据融合技术在故障诊断中的应用

利用多传感器数据融合的方法进行故障诊断,建立融合故障诊断系统.将故障诊断系统按数据融合的方法分为数据级融合模块、特征级融合模块和决策级融合模块.数据级融合模块主要对多传感器的测量信号进行处理,提取出故障诊断的特征信息.特征级融合模块采用3个结构相同的并行神经网络,一是进行局部诊断;二是获得决策级D-S证据理论的基本概率赋值.决策级采用D-S证据理论的方法对特征级局部诊断的结果加以融合,得到最终的诊断结果.利用此系统在汽轮机转子试验台架上进行了故障诊断,得到了令人满意的结果.     

基于神经网络信息融合的机车牵引电机故障诊断

对信息融合的故障诊断进行了研究,提出了一种基于信息时空融合的故障诊断模型,并将其成功应用于电力机车牵引电机的故障诊断;这种方法是在运用神经网络进行局部的故障诊断的基础上,再运用D-S证据理论进行全局决策的融合,从而实现了这两种算法优势的互补,提高诊断的准确率;实例分析结果表明,该故障诊断模型能够准确地检测出故障发生的位置及其故障发生的原因,适合于电力机车牵引电机的故障诊断,并具有推广的价值.     

基于多传感器数据融合技术的电子设备故障诊断

针对电子装备故障诊断中单一类型故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务,导致故障诊断率不高的问题,将多传感器数据融合技术应用于多注速调管发射机装备故障诊断。构建故障诊断模型,提出把故障诊断过程分为两个层次。首先,借助不同的神经网络实现多输入信号的函数变换的功能,获得各种故障基本概率分配值;然后,在决策层利用D-S证据理论的合成法则将各神经网络诊断结果融合起来统一判决,得到最终综合诊断结果,通过实例仿真,并与初步诊断结果进行比较,结果表明早期故障识别率大大提高。     

基于神经网络与模糊融合的外围故障诊断方法

针对用传统检测方法诊断模拟电路系统设备外围故障困难的问题,提出了一种利用BP神经网络与模糊融合相结合的故障诊断新方法,将神经网络与模糊融合结合起来,实现两者优势互补;首先利用神经网络的泛化能力对系统内部各可测点电压各用一个独立的BP神经网络对系统进行初级诊断,然后根据初级诊断结果,运用模糊融合诊断方法进行故障诊断,诊断结果更趋于合理,对模拟电路系统的外围故障实现正确定位;该方法能充分利用系统内部故障信息,有效避免采集外围设备信息的困难。     

基于信息融合技术的汽轮机故障诊断方法

针对单个神经网络的不足,以信息融合技术为基础,建立了集成神经网络故障诊断系统。该系统采用子神经网络从不同侧面对设备进行初步诊断,然后将各子神经网络进行决策融合。通过对汽轮发电机组的应用仿真,说明该系统充分利用了各种信息,提高了确诊率。     

基于可传递置信模型的模拟电路融合诊断方法研究

本文提出了一种有效的基于可转移置信模型的模拟电路故障融合诊断方法,解决模拟电路诊断中故障特征信息缺乏和决策融合中异质信息不相容等问题。该法首先采用所提出的电路温度故障信息的提取规则,将获得的温度故障信息输入隶属度函数进行故障预识别,再结合基于可测点电压神经网络故障预识别结果,利用可传递置信模型进行电路融合诊断。通过具体电路实验仿真,表明了该方法的有效性,提高了模拟电路融合诊断准确率。     

基于信息融合的神经网络模拟电路故障诊断研究

针对目前神经网络模拟电路故障诊断中存在的难点，提出了基于信息融合思想的多神经网络故障诊断方法;该方法测试电路中节点电压信号、供电电流信号，利用小波变换对检测信号进行预处理，基于主成分分析对特征矢量进行降维，根据模拟电路的不同故障模式分别建立诊断神经网络，用概率统计数据融合方法从多个神经网络中选出最优网络用于诊断故障；通过电路实例验证了新故障诊断方法的有效性，实验结果表明新方法可有效提高故障诊断性能。     

基于集成多神经网络在模拟电路故障诊断中的研究

以进行模拟电路故障诊断为主要目的,针对单神经网络故障字典法在进行复杂电路系统故障诊断时,对多故障和多任务诊断的不足之处,讨论了基于多故障的神经网络集成技术,采用集成多神经网络来提高诊断速度和精度,提出了集成多神经网络故障字典法来解决多故障任务,对基于层次分类模型的多重结构神经网络进行了研究,给出了两种对故障定位的统一融合算法,克服了采用单神经网络多故障时学习速度慢,出现新故障的网络要重新进行学习等缺点.并给出了应用实例.     

信息融合在模拟电路故障诊断系统中的应用

设计一种基于信息融合和神经网络理论的模拟电路故障诊断系统。采用基于单片机的信号采集系统,对电路可及点电压和不同激励频率下的电路输出电压峰值进行采样,得出电压和电路放大倍数2类故障特征参数,利用其进行基于BP神经网络的初步诊断,运用模糊变换方法进行融合诊断及故障定位。实例诊断结果表明,与基于单一信息的诊断系统相比,该系统能定位不同类型的元件故障,诊断准确率较高。     

基于高阶累积量的模拟电路故障诊断

结合信息融合技术,提出一种基于高阶累积量的模拟电路故障诊断方法.对待测电路施加正弦激励信号,从待测电路的输出终端提取原始电压和电流信号,求出峰度和斜度作为故障特征向量,将其输入改进的反向传播神经网络进行故障诊断.实例结果表明,该方法具有较高的诊断准确率.     

脉频调制神经网络VLSI的设计及应用

本文提出了一种用于故障诊断识别的改进脉冲频率调制(PFM)VLSI神经网络电路,改进了传统的基于软件的机械故障诊断模式,发挥了神经网络超大规模集成电路(VLSI)的优势.利用单层感知器网络、场效应管电路实现了一种新的数字模拟混合突触乘法/加法器电路,而且该神经网络电路的突触权值不需要学习调整,降低了电路的复杂性.以此电路为基础,设计了进行主轴承噪声故障诊断的神经网络故障识别系统.将含有故障信息的原始噪声信号,经过前置信号处理分析、故障特征值提取和神经网络运算,得出VLSI电路输出端电容的电压——代表待识别信号与模板故障信号的“欧氏距离”,进而判断出故障的类别.经过仿真测试,基于硬件的诊断系统的识别性能接近于基于软件的系统.     

集成神经网络信息融合技术在变压器故障诊断中的应用

研究建立集成神经网络信息融合的故障诊断系统,它以信息融合技术为基础,采用神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后将子神经网络进行决策融合,根据融合结果识别故障。将其应用在变压器故障诊断中,充分的利用个各种信息,大大提高了故障确诊率。