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一种基于冲突证据的D-S诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
D-S证据理论已广泛地应用到故障诊断中,其中的基本置信分配是进行D-S故障诊断的基础。在导弹武器等复杂系统的D-S诊断中,所需的基本置信分配时有矛盾的现象。此时,一般的Dempser合成公式对证据的合成已无能为力,因此,迫切需要适用矛盾证据的合成方法。虽然人们做了不少研究,但利用优化理论所提出的D-S合成方法,由于其优点而受到人们的关注。但是这种方法由于没有考虑故障诊断的实际需求,在D-S诊断中显得不足。为此,文中提出了一种改进的D-S诊断优化合成方法。通过验证,表明改进后的D-S诊断合成方法具有更好的合理性和有效性。 相似文献
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基于多传感器信息融合和神经网络的汽轮机故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题,提出了基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术与BP神经网络相结合的方法,实现对汽轮机的机械故障诊断.由多个传感器采集振动信号,分别经小波变换特征提取后获得故障特征值,再经BP神经网络进行故障局部诊断,得到相应传感器对故障类型的基本可信任分配函数值,即获得彼此独立的多个证据,然后运用D-S证据理论对各证据进行融合,最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断.实验结果表明,该方法克服了单个传感器的局限性和不确定性,是一种有效的故障诊断方法. 相似文献
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D-S证据理论已广泛地应用到故障诊断中,其中的证据合成一般可采用Dempser合成公式.在复杂武器装备中,领域专家可能给出矛盾的证据,此时需采用冲突证据合成公式,但已有研究都有各自的不足.不同性质的证据选用不同的合成公式,首先要求解决衡量证据矛盾性的问题.人们虽然对此已做了一些探讨,但都没有反映D-S故障诊断的需要.文中介绍了D-S故障诊断,包括Dempser合成公式、提出的冲突证据的优化合成公式、粒子群优化算法、提出的衡量证据冲突程度的方法、以及故障决策方法.通过某型装备验证了D-S诊断及所提新方法的有效性. 相似文献
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火电机组中的回热系统的故障原因复杂,且具有相关联,在深入分析D-S证据理论和神经网络理论的基础之上,将这两种方法进行融合。通过对回热系统典型故障的数据流参数进行分析,先由神经网络进行初步诊断,并将诊断结果处理后作为证据理论的基本可信度分配值,得到最终的诊断结果。经过试验分析表明:该方法能够使得火电机组回热系统故障识别能力得到提高。 相似文献
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研究了证据理论在高压断路器故障诊断中的应用.应用D-S(Dempster-Shafer)证据理论基于多传感器在线监测系统对高压断路器进行故障诊断.探讨了D-S(Dempster-Shafer)证据理论的有效性问题,并在D-S证据理论失效的特殊情况下给出了解决方法,提高了D-S证据理论在高压断路器状态监测中故障判断的可靠性,给出了一套可靠的高压断路器故障诊断方法.并且针对D-S证据理论,分析了Dempster的修正模型在证据高度冲突方面的缺陷,提出了一种新的基于D-S证据理论的合成规则.实验结果也表明,这种新的合成规则不但比较好地综合保留了修正模型的优点,又避免其不足,取得了更加合理的效果. 相似文献
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D-S证据理论作为一种非精确推理算法具有独特的优势,非常适用于存在大量不确定性因素的电机故障诊断工作。提取故障电机的状态特征量,并将其按时域、频域、奇异值分解为多个子参数空间。在此基础上,采用并行BP神经网络及模糊聚类系统对电机故障进行局部诊断。将每个局部诊断结果作为独立的证据体,构造相应的信度分配函数。结合电机故障的信息融合诊断模型,将基于D-S证据理论的决策融合的方法应用于电机故障诊断。通过对案例进行分析,实现了利用多证据体的融合信息对电机故障状态进行诊断,其诊断结果验证了D-S证据理论在提高电机故障诊断的准确性和灵敏性方面的作用。 相似文献
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汽轮机组发生故障的原因多且复杂,若是仅采用单一的故障诊断方法进行故障诊断,可能会存在误诊或漏诊的问题.为了解决此类问题,同时为了提高故障诊断的可靠性,所以引入D-S理论进行融合故障诊断.针对汽轮发电机组故障的特点,提出了一种基于灰色理论-PNN(概率神经网络)和D-S理论集成的故障融合诊断策略.该策略先采用灰色理论和P... 相似文献
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基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用对水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本,通过训练,使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,在完成局部诊断后再实现决策信息融合,从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例,进行了应用检验。结果表明,与常规方法相比,最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点,适合水电机组振动故障的诊断。 相似文献
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针对传统变压器绕组机械故障诊断方法中,仅考虑绕组单一方向振动信号且特征参数提取复杂、识别准确率低的问题。本文提出了一种基于两轴振动和多传感器融合的变压器绕组机械故障诊断方法。首先从绕组轴向、辐向振动相关性角度提出两轴振动关系图形作为特征图像;然后采用轻量级卷积神经网络MobileNet V2对不同传感器获得的图像数据进行训练;最后利用D-S证据理论对多维信息源识别结果进行融合,并做出最终决策。实验结果表明所提方法故障诊断准确率可达99.4%,与传统故障诊断方法相比,简化特征提取步骤,诊断准确率提高了6.2%以上,为变压器绕组机械故障诊断提供一种可行方案。 相似文献
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针对目前浅层机器学习理论在变压器故障诊断上精度不高以及大多数诊断方法参考的信息特征量单一的现状,提出一种基于AdaBoost-RBF算法与Dezert-Smarandache理论(DSmT)的变压器故障诊断方法。选择反映变压器故障信息的油中溶解气体、试验及产气率数据构成诊断参量空间,利用AdaBoost算法改进RBF神经网络算法,应用AdaBoost-RBF算法搭建并行的训练单元构造变压器故障诊断识别框架的基本信度赋值(BBA)。基于多源信息融合的思想,应用DSmT对基本信度赋值进行融合得到最终诊断结论,该理论克服了D-S证据理论无法融合高冲突性证据的局限性。对110 kV变压器进行仿真实例分析,结果表明所提方法具有良好的实用性。 相似文献
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电机作为各类电驱设备的主要动力装置,具有结构简单、控制方便、能效高、无污染等优点。在电机运行过程中,受载荷多变、零部件老化、散热条件差等影响,故障频发,进而降低电驱装置的工作效率和稳定性。此外,电机故障种类繁多,各故障的征兆与表现又极其相似,不同故障产生的原因也错综复杂,这极大地提高了电机故障诊断的难度。传统的电机故障诊断过程中多是基于单一传感器信号,存在不确定性大、诊断精度差等问题,为克服上述缺点,提出一种基于多传感器参数融合的电机故障诊断方法,基于振动加速度计和电流传感器信号,结合BP神经网络算法和D-S证据理论对电机故障进行准确辨识,提高电机故障诊断的准确性。简要介绍了多传感器数据融合技术的结构框架,在分析异步电机典型故障机理的基础上,对基于BP神经网络学习算法和D-S证据理论的多传感器数据融合电机故障诊断系统进行详细分析,并通过实例对所提出故障诊断方法的有效性进行验证。研究结果表明,采用所提出的多数据融合电机故障诊断方法可以高置信度地诊断出电机的故障类型。 相似文献
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针对大电网中保护和断路器误动、拒动、信息丢失等不确定的电网故障信息以及现有电网分区方法的不足,提出了基于粒子群优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法。首先,通过改进图形分割法将大电网划分为相互重叠的不同区域,降低故障诊断难度。然后在各个区域建立PSO-GRNN诊断模块,根据故障警报信息,并行完成各自的故障诊断任务。最后,采用D-S证据理论对相邻区域的重叠区域进行分析,以实现对重叠区域的综合故障诊断。仿真结果表明,该方法能有效识别非重叠区域和重叠区域的故障,容错能力强,诊断准确率高。 相似文献
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定子绕组匝间短路故障是双馈异步发电机(DFIG)常见的故障形式,发生概率高达30%,直接威胁到发电机的安全运行。发电机在复杂多变的环境下运行时,单一故障特征往往难以精准地反映故障,从而易产生误判、漏判的情况。文中提出一种基于电气、机械信号融合的定子绕组匝间短路故障诊断新方法——负序电流差与定子径向振动信号的二倍频分量联合诊断。首先利用支持向量机分别计算单一故障特征下的匝间短路故障概率;然后将其作为D-S证据理论的基本概率分配,依托证据组合规则,得出定子绕组匝间短路的最终诊断结果。实验结果表明:与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法能够更有效地诊断定子绕组匝间短路故障并可靠识别短路匝数,提高故障诊断的精确度,可推广应用至海上风电等对故障识别精度要求更高的领域。 相似文献
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应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本,通过训练,使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,在完成局部诊断后再实现决策信息融合,从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例,进行了应用检验。研究结果表明,与常规方法相比,最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点,适合水电机组振动故障的诊断。 相似文献