神经网络与D-S证据理论分层融合的柴油机综合故障诊断方法研究

针对柴油机传统故障诊断方法处理数据量大、故障类型复杂多变的问题时存在诊断准确率不高的现状,利用数据融合原理,将神经网络和证据理论进行有机的结合,提出了神经网络和证据理论分层融合的柴油机故障综合诊断方法.该方法通过并行神经网络的结构提高局部诊断网络的诊断能力,并给出了基本可信度分配的客观化方法,充分利用各种故障的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率.诊断实例表明,该方法能显著提高柴油机故障诊断系统的效率.     

基于矩阵分析和D-S证据理论的时空数据融合及目标识别

在矩阵分析和D-S证据理论的基础上,给出一种时空数据融合的方法,并将它应用于飞机特征识别的数据融合中.实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好,验证了这一方法的正确性和有效性.     

基于BP神经网络与D-S证据理论的路段平均速度融合方法

为精确估计路段平均速度, 提出了基于BP神经网络与D-S证据理论的路段平均速度融合方法。通过训练完成的BP神经网络估计概率密度函数值, 进而通过D-S证据理论进行数据融合, 整合了BP神经网络自学习的特点与D-S证据理论推理的能力。提出了融合方法的框架, 给出了具体的计算模型。利用京藏高速公路上的实测浮动车数据、微波检测器数据、车牌识别数据对融合方法进行了验证, 并分析了当微波检测器失效时融合方法的鲁棒性。分析结果表明: 融合数据的平均绝对误差百分率比仅使用浮动车数据或微波检测器数据分别提高了7.90%、20.72%, 融合方法能够得到较好的效果。微波检测器失效的情况下, 融合精度有所下降, 但融合数据的误差仍然小于仅使用浮动车数据的误差, 说明融合方法具有一定的鲁棒性。     

基于D-S证据理论的机车润滑油信息融合处理技术研究

介绍了Aempster-shafer（D-S）证据理论及其主要特点,分析了多传感器信息融合处理技术的主要方法,提出应用光谱仪、铁量仪、颗粒计数器和分析式铁谱仪,监测机车润滑油油样多组数据,多组数据的信息融合结果可以作为判断机车的实际磨损情况依据．     

一种证据理论方法在数控机床故障诊断中的应用

针对证据理论组合规则在数控机床故障诊断中所出现的反直观问题,提出了一种基于证据相容度的证据组合方法。根据证据相容性函数获得证据间相容度矩阵,归一化得到一致相容性度量,在此基础上得到相容系数的偏离度来表示证据的稳定性,联合证据的一致相容性和稳定性获得证据的权系数,采用D-S组合规则完成对证据的加权平均组合。该方法应用在某型国产数控机床的故障诊断中,实验结果和相关分析表明是合理的。     

基于改进D-S证据理论数据融合的路段单元交通状态判别方法

为探究不同类型车辆运动特征差异对路段整体交通流状态判别的影响,解决单一数据源导致判别结果精度不高的问题,针对多种类型车辆的浮动车数据存在的显著差异,提出了基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论数据融合的路段单元交通状态判别方法.通过分析不同类型车辆的浮动车数据,探究其在速度分布、交通状态划分标准及样本...     

基于神经网络和D-S证据理论的汽车电控系统故障诊断方法研究

鉴于目前广泛使用的OBDⅡ标准的车载自诊断系统的诊断精度和准确度都有待于进一步的提高,以电控发动机怠速不稳征兆为例,可提出一种将神经网络和D-S证据理论融合的多传感器故障诊断方法,并用于车载自诊断系统诊断数据的融合处理和分析.实验结果表明,该方法能够充分利用各种故障的冗余和互补信息,从而显著提高故障的识别能力.     

基于D-S证据理论的山区铁路隧道施工风险评估

山区铁路隧道施工具有不确定性和复杂性,为降低其事故发生的概率及所造成的损失,建立基于D-S证据理论的山区铁路隧道施工风险评价模型。该模型首先由AHP法计算评价指标的权重,采用基于Bayes近似法的D-S证据理论计算方法,进行多层次递阶评价,得出山区铁路隧道施工风险等级的评估值,为后续风险控制奠定基础。     

基于层次分析法和D-S证据理论的码头风险评估

在码头风险评估过程中,目前常用的方法对风险事件发生的概率和影响上有一些主观的定性分析,带有结论上的模糊性.运用一种层次分析法和证据理论结合的方法可以提高评估的准确性和可靠度,该方法通过层次分析法确定各评估因素的权重,在此过程中用D-S证据理论对专家评分数据进行融合修正,运用D-S证据理论的合成法则确定码头的风险值.将该...     

证据理论在航空装备性能评审中的应用

分析了航空装备可靠性、维修性、保障性(RMS) 评审中存在着许多难以量化的因素, 利用专家经验等隐性知识, 构建了基于证据理论的航空装备RMS评审模型, 通过证据合成, 消除或控制了航空装备RMS评审中的不确定性, 提高了评审决策的科学性。     

二次型时频分布在机械故障诊断中的应用

二次型时频分布可以从时域与频域特征相结合的途径揭示信号构成的本质．构造了新的核函数，其时域窄而频域宽，且频域的能量主要集中在低频段．用新核函数获得一种新的时频分布，对调频等各种复杂信号具有很强的揭示能力．实例表明该分布具有良好的时频聚集性，能够有效地从强大的谐频信号中清晰地分辨出较弱的周期性冲击信号，为机械故障诊断提供了有力的工具．     

高速公路机电设备故障原因解析

高速公路机电设备按照工作环境和位置可分为一线设备和二线设备。所谓一线设备即为直接暴露在外场以及和收费人员直接接触使用的设备,比如主干实时发布系统、广场摄像机、计重设备、车道收费设备等。一线设备以外的其他设备均可以称作二线设备。包括通信设备、服务器、UPS、硬盘录像机、音视频矩阵等。设备出现故障后可以根据以上分类总结维修方法,准确快速查明故障原因,排除故障。     

机械设备液压系统常见故障分析

机械设备液压系统的故障表现形式多种多样，而故障的产生是多种因素综合作用的结果。主要介绍了机械设备液压系统常见的、主要故障现象，并分析了故障产生的原因。     

提案-验证通用推理及在铁路选线中的应用

为开发可直接利用软件工程中事实知识并能在智能铁路选线系统中重用的推理机,提出并实现了提案-验证通用推理模型．用面向对象技术表示知识,使用规则层次模型,把知识表示为事实知识、约束知识、启发知识、策略知识和目标验证知识;采用双层形式化模型,把知识可阅读和可执行形式联系起来;把问题求解知识表示为推理控制知识,用目标验证知识描述任务目标,实现推理机与控制策略分离．推理基于数据驱动方式,利用反射技术实现动态模式匹配和规则执行;用分类组织知识和按领域特征排列知识对象的冲突消解机制,使推理有序进行．提出的方法已成功应用于新建铁路的线路平面自动生成．     

范例推理在公路滑坡治理方案决策中的运用

范例推理是一种推求和处理相似问题的有效方法,在工程实践中有广泛的应用.它是基于分析事物之间的相关性,通过已知问题的处理方案来推求待解决问题的处理措施.将范例推理运用在公路滑坡治理方案决策中,可以提高公路滑坡治理的效率.     

范例推理在公路滑坡治理方案决策中的运用

范例推理是一种推求和处理相似问题的有效方法,在工程实践中有广泛的应用。它是基于分析事物之间的相关性,通过已知问题的处理方案来推求待解决问题的处理措施。将范例推理运用在公路滑坡治理方案决策中,可以提高公路滑坡治理的效率。     

新型土工格栅的力学性能及应用前景

介绍了新型三向土工格栅在性能上相对于双向土工格栅的优越性。三向土工格栅不仅改进了肋条的截面和网孔的形状,而且增强了节点的整体性和有效性。三向土工格栅在三个方向上都具有很高的刚度,从而真正地做到接近各向同性材料,并能在360°范围内有效传递荷载。英国交通研究室的行车试验和英国建筑研究院的承载力试验分别证明了三向土工格栅在降低沉降量和增强承载力方面有很大的提高。最后展望了三向土工格栅将会在桩承式路堤加筋、地基加固、铺面工程、铁道道床加筋和加筋土陡边坡等方面的应用前景。     

怒江某隐伏断层带岩体的力学参数取值

断层带岩体是工程建设中重点关注的一类特殊岩体,为了获取考虑围压效应的隐伏断层带岩体真实力学参数,依托怒江某水电工程,对坝基深厚覆盖层下隐伏断层带岩体开展三轴试验. 总结了一套断层带岩体取样—试验前处理—施加初始围压—三轴试验—参数取值的评价方法,可避免三轴试验过程中断层带岩体散体以及液压油对试样的影响,使试验结果更接近断层带岩体天然状态下的真实力学参数. 试验结果表明:5个断层带岩体试样的变形模量为449～921 MPa,平均值为665 MPa;黏聚力为0.04～0.22 MPa,平均值为0.13 MPa,取80%保证率的标准值为0.12 MPa;内摩擦系数为0.32～0.61,平均值为0.46,取80%保证率的标准值为0.35;黏聚力试验值比内摩擦系数试验值离散性大,表明断层带岩体黏聚力受物质结构、断层泥含量、胶结程度等的影响更大.      

基于神经网络和D—S证据理论的汽车电控系统故障诊断方法研究

鉴于目前广泛使用的OBDII标准的车载自诊断系统的诊断精度和准确度都有待于进一步的提高．以电控发动机怠速不稳征兆为例,可提出一种将神经网络和D—S证据理论融合的多传感器故障诊断方法,并用于车栽自诊断系统诊断数据的融合处理和分析。实验结果表明,该方法能够充分利用各种故障的冗余和互补信息,从而显著提高故障的识别能力。     

机械设备智能诊断与预测维修系统

建立了机械设备故障诊断与状态预测的软硬件框架，并详细说明了设备智能诊断和状态预测的方法和技术，在此基础上开发了机械设备智能诊断、预测与维修系统(IFDPM)，并在北京吉普有限公司的磨床分析中实际应用．