一种采用相空间重构的多源数据融合方法

发布时间：2018-01-13 10:29

本文关键词：一种采用相空间重构的多源数据融合方法　出处：《西安交通大学学报》2016年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对化工生产系统中状态监控变量数量庞大、冗余度高等问题,提出了一种采用相空间重构的多源数据融合方法。该方法首先根据互信息法和Cao方法分别求取相空间重构参数延迟时间和嵌入维数;然后,基于信息熵对自适应加权融合估计方法的融合目标函数进行改进,并利用社会认知优化算法确定各信息源的权重系数,实现多源数据融合;最后,通过实际化工生产系统的数据分析对所提方法进行有效性验证。实验结果表明,相比于传统方法,由该方法得到的重构相空间的信息更加完备,其信息量和平均峰值信噪比分别平均提高135.6%和40.6%。该方法为解决多源异类传感器数据融合问题提供了一种新思路。
[Abstract]:According to the number of state variables in the monitoring of chemical production system is huge, high redundancy problem, proposed a multi-source data fusion method by using phase space reconstruction. Firstly, according to the mutual information method and Cao method respectively to calculate the phase space reconstruction parameters of delay time and embedding dimension; then, information entropy fusion estimation fusion target function method to improve the adaptive weighting based on using social cognitive optimization algorithm to determine the weights of each information source, multi-source data fusion; finally, through the actual chemical production data analysis system to verify the validity of the proposed method. The experimental results show that compared with the traditional method, the reconstruction obtained by the method of phase space information more complete than the average increase of 135.6%, respectively, and the 40.6%. method to solve the multi-source heterogeneous sensor data fusion problem of the information quantity and average peak signal-to-noise A new way of thinking is provided.

【作者单位】：西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51375375)
【分类号】：TP202
【正文快照】： 化工生产系统是典型的耗散系统,其中包含数百甚至更多的监测变量对其状态进行监测,产生了海量的监测时间序列,但同时也带来了大量的冗余信息。多传感器数据融合技术能够将来自多个传感器的信息和数据进行综合分析与处理,在实现多源信息互补的同时能有效降低冗余程度。数据级融

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