浅析多传感信息融合在液压故障诊断中的应用

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1、HvdraulicsPneumatics&Seals，NO．6．2012多传感信息融合在液压故障诊断中的应用雒明哲。张旭婧(1．南水北调中线干线工程建设管理局河北直管项目建设管理部，河北石家庄050035；2．太原科技大学电子信息工程学院，山西太原030024)摘要：针对恶劣工作环境下多传感信息融合识别效果差和D—S证据理论中证据难获取的问题，在组建有效的传感器网络的基础上，结合改进的JDL模型并根据数据融合分级处理思想，数据层采用自适应加权最小平方估计法对数据进行清洗和特征提取，特征层通过多并行IX30一Hopfield网络的联想记忆功能进行局部诊断，决策层根据修正的D—S证据理

2、论进行时空域融合，并且每级和最终诊断之间都有直接数据通信和反馈，使得知识库信息能为数据挖掘进行知识发现作必要的数据储备。通过仿真结果可知：该数据融合系统容错性强、能综合利用传感器信息并准确定位故障。关键词：PSO—Hoeld神经网络；修正的D—S证据理论；故障诊断；多传感信息融合中图分类号：TH137；rI’P181文献标识码：A文章编号：1008—0813(2012)O6—0009—04Multi——sensorInformationFusioninHydraulicSystemFailureDiagnosisLUOMing-zhe，ZHANGXu-j，f1．Constructi

3、onandAdministrationBureauofSouth—to—northWaterDiversionMiddleRouteProjectHebeiMinistryofStraightPipe，Sh~iazhuang050035，China；2．TaiyuanUniversityofScienceandTechnology，Taiyuan030024，China)Abstract：Amodifiedmuhi—sensorinformationfisionmethodforhydraulicfaultdiagnosingsystemisproposedinthispaper．

4、CombiningwiththeimprovedJDLdatafusionmodelandthehierarchicalprocessingidea，itcansolvesomedifficultfaultdiagnosisproblemsofhydraulicsystem．Theadaptiveweightedleastsquaresestimationmethodisusedtocleanthedataandextractthefeatureindatalayer．Themulti-parallelPSO(Particleswarmoptimization)-Hopfieldn

5、euralnetworkisappliedinfeaturelevelforlocaldiagnosis．Whenthetime-airspaceintegration，thereisadirectdatacommunicationandfeedbackbetweeneachlevelbasedonmodifiedD-S(Dempster-Shafer)evidencetheoryindecision—makingleve1．Thefinaldiagnosishasadirectdatacommunicationandfeedbackbetweeneachlevel，anditca

6、nmakestheinformationofeachlevelbasedondataminingassoonaspossible．Experimentalresultsshowthatthemethodinconflictedevidencehashighcorrectrateandcanavoidindexexplosionandfixedthefaultexactly．Keywords：PSO-HopfieldANN；modifiedD-Sevidencetheory；failurediagnosis；multi-sensorinformationfusionO引言设备的运行情

7、况。目前，数据融合的研究大多侧重于非同源信息的对液压系统进行故障诊断时，由于其结构的复杂特征层融合。对同源信息的数据层融合则没有给出明性、工况的多样性和单一传感器信息的局限性，使得对确的阐述【“。往往信息的预处理和同源信息融合是后两多源信息进行数据融合更适合液压系统的故障诊断。级的前提和基础，因此也需要对同源信息进行精细处将不同时刻的多源传感器信息进行综合分析，再考虑理。文中根据测点位置组建有效的传感器网络，采用三专家知识、系统结构和设备性能等加以决策，达到改善级融合