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.     

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.     

证据理论在装备故障诊断中的应用

针对导弹装备故障诊断中的不确定问题,给出一种适合的证据理论的方法,在通过已获得故障信息建立故障关联模型的基础上,引入证据理论进行不确定性推理,实例验证了该方法的有效性.     

基于信息融合技术的船舶汽轮机故障诊断和预测的研究

汽轮机是船舶电力系统的重要组成部件,其系统运转的好坏关系到船舶航行的顺利进行,对船舶汽轮机故障诊断及预测是保障其良好运行的前提。传统的汽轮机故障诊断是对不同类型数据源进行单维度网络分析,随着设备复杂度的增加,故障诊断及预测的准确性与实效性已经越来越不能满足现代船舶故障诊断系统的要求。本文对汽轮机的故障采集数据进行多维度融合,建立集成神经网络的船舶汽轮机故障诊断及预测模型,最后进行仿真。     

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。     

免疫克隆算法在船舶故障诊断中的应用

分析免疫克隆算法的缺点,提出利用聚类竞争机制进行算法改进。详细阐述算法的实现流程,包括聚类竞争、克隆扩增等。最后通过与遗传算法、BP神经网络算法、免疫克隆和本文改进的算法,从诊断精度、收敛速度等方面进行对比。实验结果表明,本文算法识别率高、收敛速度快。     

饱和汽轮机状态监测及故障诊断系统研究

本文介绍了一种用于饱和汽轮机的状态监测及故障诊断系统,该系统集数据采集,状态监测,故障诊断于一体,功能完善,操作使用方便,实验结果表明,系统可对饱和汽车机的常见故障进行了可靠诊断。     

引入模糊子集的证据理论在船舶安全评估中的应用

提出了一种结合D-S证据理论和模糊理论的安全评估方法.从实际应用的角度出发,将证据空间中的事件视为模糊子集,通过引入模糊子集,更好地描述了专家意见(或知识),给出了证据函数的表示.最后,结合某船舶系统,给出了安全评估的具体实现过程.结果表明,该方法可靠、有效,具有一定的实际应用价值.     

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。     

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。     

故障诊断专家系统在船舶电力系统故障诊断中的应用

为保证船舶电力系统的供电连续性,尽可能的缩短船舶电站的停电时间,文中阐述了故障诊断专家系统在船舶电力系统故障诊断中的应用,能够处理电力故障中的不确定问题,恢复电力系统的正常运行。     

基于数据挖掘的船舶汽轮机故障诊断系统研究

汽轮机是船舶动力装置的重要组成部分,是多自由度的复杂系统,发生故障的原因很多,其产生故障的机理不是很清晰,因此本文提出利用数据挖掘进行汽轮机的故障诊断。首先指出整个故障诊断的流程,然后在数据挖掘模型的基础上,得到故障诊断的规则集且对其进行约简,最后进行故障诊断,并对故障的纠正进行说明。     

分布式系统级故障诊断算法在船舶动力定位系统中的应用

为解决船舶动力定位多处理机系统的故障诊断问题，在分析实际系统总体结构的基础上，确定了系统故障测试关系图，提出了一个基于改进型二值PMC测试模型的分布式系统级故障诊断算法（SELF算法），详细介绍了算法中的报文种类、故障向量与算法描述；最后，采用软件故障注入法对诊断算法与模型进行了故障诊断验证。结果表明：模型适用、算法正确，所开发的分布式系统级故障诊断软件包可靠、实用。     

试论专家系统在船舶动态故障诊断中的应用

故障诊断在近年来得到了很大的发展，其应用范围涉到及到船用通信导航，卫导，机舱微机监控，航海自动控制等，为了保证这些系统的安全正常运行，对系统出现的异常情况，操作人员需要迅速作出正确的处理，但在很多情况下，船员是很难承担这样重大的责任的，因此，这种故障诊断专家系统将会成为故障诊断的主导方法，并在船舶方面得到广泛应用。     

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证拓理论实现的自动融合模型。给出一人用主动融合技术进行故障诊断的实例。     

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。