故障分类的改进证据理论信息融合技术研究.pdf

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1、故障分类的改进证据理论信息融合技术研究程加堂,等故障分类的改进证据理论信息融合技术研究ResearchontheImprovedEvidenceTheoryInformationFusionTechnologyforFaultClassification程加堂艾莉华静(红河学院工学院,云南蒙自661199)摘要:为了实现Dempster合成规则在奇异证据间信息融合后可信度分配的合理赋值,提出了一种基于改进证据理论的信息融合新方法。通过引入可信度因子,对原始证据进行修正,再由证据理论的合成规则进行信息融合,并以汽轮机组作为研究对象进行分析

2、验证。实例表明,该方法可以在原始证据出现高度冲突的情况下得到较好的符合性判定结论,并避免了几种代表性的改进方法在合成一致证据时所存在的发散现象,从而验证了该故障分类方法的有效性。关键词:汽轮机证据理论信息融合故障诊断故障分类中图分类号:TP206+.3文献标志码:AAbstract:InordertorealizereasonableassignmentofcredibilityassignationofDempstersyntheticrulesafterinformationfusionbetweensingularevidence

3、,thenewmethodforinformationfusionmethodbasedonimprovedevidencetheoryisproposed.Throughintroducingcredibilityfactor,theoriginalevidenceiscorrected;thentheinformationfusioniscarriedoutbythesyntheticruleoftheevidencerule,andwiththeturbineastheresearchobject,analysisverifica

4、tionisconducted.Thepracticalexamplesshowthatunderhighconflictconditionoftheoriginalevidence,thismethodstillobtainsbetterconclusionofcompliancedetermination,andavoidsthedivergencephenomenonexistinginconsistentevidencesynthesisofseveralrepresentativeimprovedmethods,thusthe

5、effectivenessofthismethodoffaultclassificationisverified.Keywords:TurbineEvidencetheoryInformationfusionFaultdiagnosisFaultclassification0引言1改进的证据理论故障诊断的本质是复杂系统建模。尽管神经网络1.1改进算法可以有效映射复杂系统的非线性关系,但是当故障特对于辨识框架Θ,证据m、m的Dempster合成规12征向量维数较多时,将会导致网络的结构比较复杂,从则为:而致使诊断结果的准确性较低。虽然目前

6、的一些优化1m(C)=[∑m(A)m(B)](1)[1-5]1i2j算法可以有效改进神经网络的故障分类能力,但1-kAi∩B=Cj其诊断结果容易出现不一致的情况,致使故障难以定式中:k=∑m1(Ai)m2(Bj),为证据之间的冲突程度Ai∩B=φj位。因此,需要采用某种方法对判定结果进行合理的系数。融合,以便得出统一的结论。显然,当k=1时,m(C)无定义;当k→1时,会得证据理论是一种决策级信息融合方法,并已获得出与直觉相悖的结果。因此,为了体现证据间的差异[6-8]了广泛应用。然而,由于证据理论强调证据间的性,引入距离函数的概念,记

7、为:协调性,当其对冲突证据进行合成时,可能会得出有悖n2d=∑[m(A)-m(A)](2)ijikjk于常理的决策。本文在对证据理论合成规则进行研究k=1[9]此时可得到一个距离矩阵D:的基础上,将改进证据理论用于故障模式的识别系n×n统中,并以汽轮机组的故障诊断系统为例,来验证该方é0d12…d1nù法的故障分类效果。d210…d2nD=(3)n×n︙︙︙︙云南省教育厅科学研究基金资助项目(编号:2012Y450)。dd…0修改稿收到日期:2013-07-25。ën1n2û~~第一作者程加堂(1976-),男,2007年毕业于昆明理工

8、大学控制理论对D作归一化处理,即d=d/2,可使d∈[0,n×nijijij与控制工程专业,获硕士学位,副教授;主要从事复杂系统建模、信息融1]。定义证据A到证据集A的均方欧氏距离为s,用合技术方面的研究。