基于诊断证据静态融合与动态更新的故障诊断方法

发布时间：2017-11-21 17:04

  本文关键词：基于诊断证据静态融合与动态更新的故障诊断方法

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【摘要】：提出一种将诊断证据静态融合与动态更新相结合的故障诊断方法.在静态融合阶段,利用Dempster组合规则融合每个时刻的多条局部诊断证据,获取静态融合证据,并给出基于证据距离的故障信度静态收敛指标;在动态更新阶段,基于条件化的线性组合更新规则,利用当前时刻静态融合证据更新历史证据,获取更新后的全局性诊断证据,并给出基于S函数的故障信度动态收敛指标.在两个阶段中,基于静态和动态信度收敛性指标函数,分别给出相应的优化学习方法,获取静态融合中局部诊断证据的静态折扣系数、动态更新中历史与当前证据的更新权重系数等参数的最优值.在最大信度原则下,利用更新后获取的诊断证据做出诊断决策.最后,通过在电机柔性转子实验台上的诊断实验,将所提方法与已有的典型融合诊断方法进行了对比分析,说明所提出的融合诊断方法及其性能指标函数和参数优化方法的有效性.
【作者单位】： 杭州电子科技大学自动化学院系统科学与控制工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61374123,61433001,61573076) 重庆市高等学校优秀人才支持计划(2014-18)资助~~
【分类号】：TP202;TP277
【正文快照】： 由于从单传感器获得的故障信息是有限的,因此在对设备进行故障诊断时,往往需要设置多个传感器收集设备的运行状态信息,并对信息进行融合,然后利用融合结果做出故障决策,这也是工业报警系统实现多变量故障报警溯源和报警消除的重要途 径.实际操作中,由于存在一些不可避免的因

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4 李t，

本文编号：1211628