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。     

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。     

一种目标识别的三级混合数据融合方法

多级混合数据融合方法是解决目标分类识别问题的一种重要途径，研究了一种三级混合数据融合方法，该算法在不同级别使用了改进的BP算法、D-S证据理论及基于模糊综合的方法。     

潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究

介绍多传感器信息融合技术的概念,分析了多传感器集成与信息融合的问题,介绍了贝叶斯准则、D-S证据理论、模糊理论和神经网络的4种方法与算法,论述了潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究的优点及其必要性.     

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。     

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证据理论的柴油机故障检测方法

给出一种基于D-S证据理论的多传感器信息融合方法,并应用于某型船用柴油机故障检测中。首先,为克服人为因素和系统误差的干扰,在现场采集数据基础上,采用概率统计的方法来构造D-S证据理论的基本概率分配函数;然后,利用D-S证据理论对多传感器采集的信息进行融合;最后,将该方法应用于某型船用柴油机的故障检测中。实验结果表明,利用D-S证据理论解决了该型柴油机故障检测中多传感器信息融合问题,有效避免了人为因素的干扰,克服了单传感器信息的不确定性和片面性,提高了故障检测的准确度和可信度。     

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。     

基于D-S证据理论的多平台协同目标识别分步式融合

针对多平台协同目标识别问题,提出了基于D-S证据理论的分步式融合设计思想,目标型号识别.通过仿真验证了算法对解决不确定问题的有效性和正确性.     

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。     

基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法

为提高柴油机这一复杂系统的故障诊断精度,在采集缸盖声发射信号、缸盖振动信号和机体声发射信号特征信息的基础上,利用3个BP神经网络进行局部诊断并获得证据体,对各证据体应用D S证据组合规则进行决策融合。针对D S证据理论在处理冲突证据时存在的局限性问题,提出一种多源加权融合的故障诊断方法。该方法利用各证据体对命题识别的正确率和证据体之间的距离对各证据体进行修正。故障模拟试验表明:提出的方法可提高柴油机的故障诊断精度,充分验证其应用在柴油机故障诊断中的可行性。     

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…     

基于多源数据融合的网络风险评估

鉴于网络安全事件采集的多源性,提出了基于多源数据融合的网络风险评估方法。旨在研究如何处理具有不确定因素的海量的多源数据以及如何对网络进行风险评估。把D-S证据理论应用于风险评估的数据融合阶段,同时结合主机攻击成功发生率和主机内部脆弱性及相应的权重值,计算出某一个时段网络的整体风险值,使网络管理员可以动态地调整安全控制措施的优先级。试验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于D-S证据理论的潜艇多源信息融合系统

介绍了未来战争中潜艇所装备的主要信息源,对这些信息源提供的目标属性信息进行了总结.构建了基于D-S证据推理的潜艇多源信息融合系统,并就D-S证据推理过程中基本概率赋值的分配提出了一种可行的方案.