基于DPCA和改进证据理论的融合式故障诊断

论文摘要

为了利用同一设备的多源特征信息提高故障诊断的准确性,提出了一种基于动态主元分析法(DPCA)和改进证据理论的融合式故障诊断方法。该方法利用DPCA在多个层面对设备故障特征诊断构成多证据体,基于统计误差的证据权威性系数修正基本指派概率,提出了证据的时间权威性换算和冲突度的加权分配方法,改进了证据组合规则。实验结果表明,多信息源证据体的加权融合处理能够明显降低单一信息源诊断间的冲突,在融合可信度提高50%左右的同时不确定性大大降低,并且随着证据权威性的下降,诊断结果基本未受影响,该方法可以有效提高故障诊断的准确率。

论文目录

• 1 引言
• 2 动态主元分析法和改进证据理论
•   2.1 动态主元分析法
•   2.2 改进证据理论算法
•     2.2.1 基本指派概率的动态换算
•     2.2.2 证据权重的分配
•     2.2.3 冲突度的分配
• 3 结合DPCA和改进证据理论的诊断过程
• 4 诊断实例分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李果,马春阳,马建晓

关键词: 动态主元分析,证据理论,故障诊断,多信息融合

来源: 计算机工程与应用 2019年20期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 南阳师范学院机电工程学院,河南省经济管理学校汽车工程系

基金: 国家自然科学基金（No.61306007）,南阳师范学院博士专项基金（No.2018ZX024）

分类号: TP277;O212.4

页码: 197-201

总页数: 5

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