基于分层DSmT的多故障诊断方法

发布时间：2017-08-29 20:39

  本文关键词：基于分层DSmT的多故障诊断方法

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【摘要】：针对现有故障诊断方法难以诊断涵盖多种不同类型故障的问题,提出一种基于分层DSmT的多故障诊断方法.利用主元凝聚层聚类方法实现证据聚类,将辨识框架分成若干个子框架;利用证据主元将BP神经网络所生成的各种故障模式的基本概率赋值函数在不同辨识框架下重新分配;利用DSmT对子框架下的证据进行融合并得出诊断结果.仿真实验结果表明,所提出的方法能将不同类型故障从辨识框架中分离出来,提高多故障诊断结果的可靠性,减少计算量,提高诊断效率.
【作者单位】： 大连海洋大学信息工程学院;东北大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 分层DSmT 多故障 故障诊断 证据主元
【基金】：国家自然科学基金项目(61374137)
【分类号】：TG335;TP277
【正文快照】： 0引言以钢铁、有色金属等连续轧制生产为代表的一类快速复杂工业过程一旦出现故障,极易导致连锁反应,进而出现多故障并发的局面[1-2].以轧钢过程为例:连续轧制生产线是钢铁工业以及有色行业的核心生产装备,其检测数据有190多个,并且检测数据具有非线性、动态性、多尺度、强冗

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本文编号：755345