基于D-S的决策级信息融合的故障诊断

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1、基于D-S的决策级信息融合的故障诊断王璇I,周丰2(1.嘉兴学院南湖学院,浙江嘉兴314000;2.嘉兴学院机电工程学院,浙江嘉兴314000)摘要:为保证石油钻井过程安全可靠运行,对其故障诊断方法的研究具有重大意义。木文在国内外故障诊断技术的基础上,提出了基于传感器间相互支持的系数矩阵的D-S证据理论的决策级融合诊断方法。传统证据理论的故障诊断方法未考虑证据的权重不同,会导致诊断粘度下降甚至出现误诊,针对这种现象,引入了传感器间相互支持的系数矩阵。采用基于正态分布的算法代替典型样本算法来获得基本概率

2、赋值,以解决随目标模式增多融合后的特征结果快速弱化问题。再与传统D-S证据理论相结合。实验室数据仿真表明,该方法可以对石油钻井的故障进行准确的诊断,而且计算速度快,实时性强,具有实际应用价值。关键词:石油钻井;故障诊断;D-S证据;信息融合中图分类号:TP206.3BasedonD・SdecisionlevelinformationfusionanditsapplicationinthefaultdiagnosisWANGXuam,ZHOUFeng2(1.CollegeofNanHu,JiaxingU

3、niversity,ZhejiangJiaXing314000;2.CollegeofMechanicalandElectricalJiaxingUniversity,ZheJiangJiaXing314000)Abstract:Inordertoensurethesafeandreliableoperationofthepetroleumdrillingprocess,themethodoffaultdiagnosisisofgreatsignificance・Inthispaper,thefaul

4、tdiagnosistechnologyathomeandabroadonthebasisof,isputforwardbasedonthesensorsupporteachofthecoefficientmatrixD-Sevidencetheorydecisionlevelfusiondiagnosismethod.Traditionalevidencetheoryfaultdiagnosismethoddoesnottakeintoaccounttheweightofevidenceisdiff

5、erent,canleadtodiagnosticaccuracydecreasedorevenmisdiagnosis,accordingtothisphenomenon,introducedthesensormutualsupportofthecoefficientmatrix.Basedonthenormaldistributionofthealgorithmsinsteadofthetypicalsamplealgorithmtoobtainbasicprobabilityassignment

6、,tosolvethetargetmodeincreasewiththefusedfeaturesresultsinrapidweakening・WithtraditionalD-Stheoryofevidencecombination.Laboratoiydatasimulationshowthat,thismethodcanofoildrillingfaultforaccuratediagnosis,andthecalculationspeedisfast,real-time,haspractic

7、alvalue・Keywords:Oildrilling;Faultdiagnosis;D-Sevidence;informationfusion0引言石油钻井是一种连续的作业过程,一旦设备发生故障,将造成巨大的经济损失,而故障诊断技术已经发展成为应用工程的一门综合学科,因此对石油钻井故障诊断方法的研究具有重大的现实意义,以保证钻井过程安全可靠运行。1证据理论的基本概念D-S证据理论有3个重要的函数山:基木信任分布函数,信任函数和似真函数。设0为识別框架,如果集函数m:2®->[0,1]满足以下两个条

8、件:a)m((I>)=0,b)m(A)=1,则称m为框架0上的基木信度分配;m(A)为命题A的精确信任度,表示了对A的直接支持。与基本信任度分配m相对应的信任函数记为Bel、似真度函数记为PU作者简介:王璇,(1982-),女,助教,海量数据信息融合及故障预测。E-mail:wangxuan5205@163.com总信任:Bel(A)==m(B)(liAAu)信任度:H(A)=B)=IBel(~A)B)AQ设:Bell和Beh是同一识别框架(9上的信任函

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