基于多源信息融合的机电系统监控方法的研究

发布时间：2019-09-18 01:55

【摘要】：随着现代化大生产技术的发展和科学技术的进步,作为主要生产工具的机电设备正朝着大型、高速、精密和连续运转以及结构复杂的机电一体化的方向发展。大型复杂机电系统中出现的某些微小故障若不能及时的监测并排除,就有可能造成整个系统的失效、瘫痪,甚至导致重大的灾难性后果。通过状态监测和故障诊断技术的应用,就能够及时发现机电设备中的事故隐患,快速的排除设备故障,最大限度地避免因为发生安全事故而造成的经济损失甚至是人员的伤亡。本文对于基于多源信息融合的状态描述与监控方法进行了深入的研究,主要的研究内容如下: 1、分析了当前状态监控与故障诊断技术的发展现状和趋势、信息融合技术、视频运动检索技术的发展及现状,提出了基于多源信息融合的机电系统的状态描述方法。 2、对多源信息融合的技术进行了详细的分析。针对传统的生产系统的状态监控方法的不足,基于生物学的启示,提出了基于多源信息融合的机电系统的状态监控的模型。 3、基于MPEG-7标准,建立了基于MPEG-7描述方案的机电系统的状态描述结构,并详细的对MPEG-7中视觉的描述工具进行了详细的分析和介绍。 4、对传感器的时序描述进行了定义分析,并且对信息融合方式进行了分析介绍,针对信息融合的结果,采用编码的状态描述的方法。 5、提出了机电系统中时空的概念,并且构建了基于多源信息融合的状态描述图。
【图文】：

图 2.1 人类大Fig. 2.1 The human brain 2-2-2 多源信息融合的定义多源信息融合是 20 世纪 70 年代提出来的，但息融合的定义还没有一个统一一致的定义。因为该融合的定义也众说纷纭。在众多的定义中，有一个美国的国防部领导下的三军组织助理机构授权实验义的内容为：多源信息融合是一种通过对多源的信而得出对观测目标的状态信息进行描述分析的过程争进程和趋势的估计，随后其他国家军事的组织在补充和完善。另外，，关于多源信息融合还有许多的定义，比信息数据库等，各方面的专家都在自己的领域构建成果。

河北工业大学硕士学位论文图2.2 多源信息融合方法分类Fig. 2.2 Multi-source information fusion methods classification下面对多源信息融合的方法进行简要的介绍。（1）基于统计的推断方法包括加权平均、证据推理理论[32]和贝叶斯推理等。加权平均法简单、直观，把由多个传感器提供的冗余信息加权平均后作为融合值。该方法能实时处理传感器的动态的原始数据，但设定和调整权系数时的工作量大，且具有一定的主观性。证据决策理论可以解决一般的不确定性分配问题。该理论采用概率区间和不确定区间来确定多证据下假设的似然函数，能够计算出任一假设为真的条件下的似然函数值，因此证据决策理论的应用前景很大。但它需要完备的标准信息群和专家知识，以得到充足的证据和基本的概率值，否则无法构筑鉴别框架。贝叶斯推理方法先将多传感器提供的各种不确定信息表示为概率，然后将相互独立的决策看作一个样本空间的划分，并使用贝叶斯条件概率公式对它们进行处理，最后根据预先制定的某些规则给出系统的决策。该方法克服了经典推理法的某些缺点，能够根据先前的似然估计和观测来更新假设的概率，而且能处理有两个以上假设的情况。但是在这种方法中
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TH165.3

【参考文献】

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1 陈鹏飞;韩东;张丛U

本文编号：2537225