改进D—S算法在船舶汽轮机故障诊断中的应用研究

针对汽轮机组的故障特征，将多个传感器获得的实时信号进行特征提取，对D-S证据理论在应用中不合理处进行改进。应用比较的结果表明，改进后的算法公式可信度明显提高，不确定性大大降低。     

基于D-S证据理论和BP算法的直流电机故障诊断研究

提出一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度.     

基于D-S证据理论的直流电机故障诊断研究

多传感器、多手段检测的信息融合技术在电机故障诊断中的应用日益广泛。提出了一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,首先通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,然后利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息。将该方法应用于某型船直流电机的故障诊断,结果表明,该算法提高了故障诊断的可靠性和灵敏度。     

D-S证据理论及其改进算法研究

在多传感器数据融合中,D-S证据理论对于处理不确定性问题是一种有效的方法。但是,当证据严重冲突或完全冲突时,利用D-S证据理论法计算容易给出错误的结果。改进的证据理论法虽然解决了上述问题,但通过分析数据试验发现改进方法在处理一般的证据时效果不理想。文章将经典证据理论和改进方法相结合,发挥两种方法的优点,以达到更好的识别效果。     

基于证据理论的主动融合模型及其在故障诊断中的应用

讨论一种新的信息融合样式--主动融合以及基于D-S证据理论实现的主动融合模型.给出一个用主动融合技术进行故障诊断的实例.     

改进的D-S证据理论在海上目标融合识别模型中的应用

船舶海上航行的过程中传感器获取到的信息间会存在冲突。本文对传统的D-S证据理论进行改进,通过权重来调整不同证据的可信度,然后利用Dempster合并法则实现目标信息的融合。最后通过对比实验证明本文改进算法的有效性和稳定性优于其他对比算法。     

D-S证据理论在信息过滤中的研究

详细说明了Dempster-Shafer证据理论的原理,并在其理论基础上将其引入到信息过滤技术中的过滤结果部分,讨论其在目标识别过程中是否具有可行性.根据计算的结果证明了信息融合中的D-S证据理论在判断识别目标上的使用是有效果的,它能够有效地去除冗余的信息并确定最有用的待识别目标.     

D-S证据理论在多传感器融合中的应用

详细介绍了Dempster-Shafer证据理论,介绍了它在多传感器融合(MSF)中的应用,并举了一个具体的例子,实验结果验证了其有效性。     

改进D-S证据理论在舰船直流电机故障诊断的应用

现代信息技术水平明显提升,促进了现代船舶行业的可持续发展。特别是将电力电子技术合理应用于直流电机中,有效地改善了舰船直流电机运行的性能与效果,为舰船的正常航行提供了必要保障。但在长期海上航行的过程中,受诸多因素影响,舰船直流电机的故障发生几率也明显提高,不利于舰船的安全可靠航行。在这种情况下,本文将改进D-S证据理论合理应用于舰船直流电机故障诊断过程中,能够及时且准确地确定具体故障与故障定位,进而采取具有针对性处理措施,以保证舰船始终处于正常行驶状态。     

基于D-S证据理论改进算法的末敏弹多传感器融合技术研究

针对末敏弹是一种新型弹药,其关键技术是敏感器技术和爆炸成型弹丸技术的特点。采用D-S证据理论改进算法对末敏弹多传感器融合技术进行研究。介绍了多传感器融合技术,提出了D-S证据理论改进算法的目标分类判定规则,并针对三种类型的传感器对三种典型目标的识别进行了仿真计算。计算结果表明多传感器融合明显优于单一传感器,有效提高了末敏弹系统的目标识别率。     

Application of data fusion method to fault diagnosis of nuclear power plant

The work condition of nuclear power plant (NPP) is very bad, which makes it has faults easily. In order to diagnose the faults real time, the fusion diagnosis system is built. The data fusion fault diagnosis system adopts data fusion method and divides the fault diagnosis into three levels, which are data fusion level, feature level and decision level. The feature level uses three parallel neural networks whose structures are the same. The purpose of using neural networks is mainly to get basic probability assignment (BPA) of D-S evidence theory, and the neural networks in feature level are used for local diagnosis, D-S evidence theory is adopted to integrate the local diagnosis results in decision level. The reactor coolant system is the study object and we choose 2# steam generator Utubes break of the reactor coolant system as a diagnostic example, The experiments prove that the fusion diagnosis system can satisfy the fault diagnosis requirement of complicated system, and verify that the fusion fault diagnosis system can realize the fault diagnosis of NPP on line timely.     

Application of the fault diagnosis strategy based on hierarchical information fusion in motors fault diagnosis

1Introduction Withthedevelopmentofequipmentinsize,complexity andsystematization,ithasdrawnwideattentionof scholarsathomeandabroadtointroducetheinforma tionfusiontheoryintothefieldoffaultdiagnosis.Neu ralnetworktechnology[1,10]isconsideredpracticaland effe…     

灰关联分析在船用制冷系统故障诊断中的应用

灰关联分析方法是一种实用性强、可信度高的设备故障诊断方法,但其存在一定的应用限制。将D-S证据组合规则与灰关联方法相结合,能有效地处理故障征兆与故障类型关系的复杂性与不确定性,且诊断结果可信度较高。通过对某船用制冷系统故障实例计算,证明该方法简单、实用、诊断准确率高。     

基于粒子群聚类分析与证据理论的船舶机械振动诊断

粒子群算法避免了复杂的遗传操作,是一种有效的全局寻优算法,用于聚类分析可以更快地收敛于最优解;D-S证据理论提出了不同于贝叶斯主义和频率主义的构造性解释,非常适用于存在大量不确定性因素的故障诊断工作.将故障机械的振动信号按时域、频域、小波包域分解为多个参数空间.采用粒子群聚类分析算法对机械故障进行局部诊断,将局部诊断结...     

粗糙集理论在装备故障诊断中的应用

针对目前部队的装备故障诊断能力较弱的现状,通过几种故障诊断方法的比较,选取出粗糙集作为装备故障诊断方法,从而对已得到的装备状态的测试数据进行分析,利用粗糙集的约简算法消除冗余信息,利用决策表的形式从不完备的、不精确的测试数据中导出诊断规则,并应用于某型电台装备中进行故障诊断。结果表明,诊断结果快速准确,为今后进一步研究粗糙集算法在故障诊断中应用提供了依据。     

基于D-S证据理论的舰船技术状态评估方法

在简要叙述船舶技术状态评估现状的基础上,提出了基于D-S证据理论的舰船技术状态评估方法。介绍了船舶技术状态评估的重要性和发展现状,以及可处理由不知道所引起的不确定性的D-S证据理论和基于D-S证据理论的决策方法;通过实例详细阐述如何用D-S证据理论进行舰船技术状态评估。实例证明,通过应用D-S证据理论,提高了舰船技术状态评估的准确性和可靠性,降低了评估的不确定性。     

FTA在船舶分油机故障诊断中的应用

论述了船舶分油机故障诊断研究的意义,介绍了分油机的工作原理与结构,结合分油机的常见故障,应用故障树分析法构筑相应的故障树模型,进行了定性分析,求出了最小割集和结构重要度排序。提出了故障诊断程序,为改进分油机维修方式提供参考。     

基于D—S证据理论的复合制导目标识别技术

根据主动雷达／红外复合制导反舰导弹各传感器所提供的信息构建基本概率赋值函数;依据基于准贝叶斯结构的D-S证据理论合成BPA、进行目标识别、提出算法流程。仿真实验表明：这种基于D-S证据理论的复合制导目标识别技术能有效降低目标识别的不确定性概率,提高正确识别率。