基于证据理论的集成神经网络故障诊断方法

以Dempster Shafer证据理论为基础,给出了基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则,提出了一种神经网络初步诊断和证据理论融合决策诊断相结合的集成神经网络故障诊断方法,建立了相应的功能模型。并以变速箱轴承故障诊断为例,详细说明了该方法的具体步骤。结果表明,经过多故障特征信息,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,充分显示了该诊断方法的有效性。     

基于D-S证据理论的雷达故障诊断方法

新型雷达装备故障具有明显的复杂性和相关性,难以准确确定故障部位。在分析雷达故障特点和专家诊断系统不足的基础上,把信息融合技术引入故障诊断,提出了一种基于D-S证据推理的诊断方法,构建了故障诊断模型,介绍了D-S证据推理的故障诊断算法和诊断过程,并用实例进行了验证。结果证明,该方法较好地解决了故障诊断中的不确定性问题,弥补了当前诊断系统中存在的缺陷。     

时域证据融合中的可信度衰减模型

证据理论在时空信息融合领域都有着广泛的应用,时域信息融合表现出明显的序贯性和动态性,在空域进行证据融合时处理证据冲突的方法并不一定适用于时域,时域证据融合中如何确定证据的动态可信度是值得关注的问题。针对此问题,基于Dempster证据组合规则和证据折扣理论,分析了时域证据融合的马尔可夫性,建立了证据可信度衰减模型,在此基础上得到证据动态可信度,以此作为动态折扣因子对证据进行折扣。算例仿真表明,可信度衰减模型可以基本满足时域证据融合的要求,能有效处理时域融合中的证据冲突。     

多传感器自动目标识别中的冲突证据组合方法

针对决策级信息融合中的冲突证据组合问题进行了深入的研究。在对现有组合算法分析的基础上,提出了一种新的冲突证据组合的方法。该方法首先计算证据之间的相似度矩阵,其次计算各个证据之间的可信度,最后采用归一化的可信度对证据进行加权平均,再进行n-1次DS组合。仿真实验结果表明,此方法可有效地处理冲突证据,得到合理的融合结果。     

基于模糊综合函数的故障诊断

在决策级信息融合的故障诊断中,根据各传感器所作决策不可避免地带有主观性和模糊性。针对这种情况,如何准确地判断是否存在故障并尽快找到故障源就取决于合适的融合方法。提出了一种新的属于决策级的信息融合方法,即:先求出各传感器所作决策的可能性分布,然后利用模糊综合函数来进行融合故障识别与诊断,从而可解决多信息源信息融合中普遍关心的信息可信度以及融合准则问题。     

基于改进D-S的汽轮机组集成故障诊断研究

在分析与比较多个D-S合成规则的基础上,结合汽轮机组故障的特点,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。该方法利用改进的D-S理论来表示和处理不确定的、模糊的信息,利用灰色理论和GRNN（广义回归神经网络）网络来处理证据理论中的基本概率分配问题,充分发挥灰色理论和GRNN的优点,提高故障诊断率。仿真结果表明,所提曲的集成故障诊断方法能有效地诊断汽轮机纽的故障,决策合理,可信度高,且能避免误诊现象,具有庭好的应用前景。     

一种基于D-S证据理论的红外小目标融合识别方法

为了提高低信噪比弱小目标识别的可信度 ,提出了一种基于D S证据合成理论的多传感器信息融合识别方法。并使用该方法对来自多个红外成像传感器的实际图像进行了信息融合仿真处理。仿真结果证明 ,该方法对低信噪比条件下的红外弱小目标具有良好的识别效果     

一种改进的D-S证据合成方法及其应用

针对高度冲突证据的合成问题,分析了传统Dempster组合规则及其改进方法的不足,提出了一种新的冲突证据合成方法。该方法首先计算证据之间的距离矩阵和相似度矩阵,然后计算各证据获得其它证据的支持度,将支持度归一化处理得到各证据的可信度,最后基于可信度采用加权平均的方法将证据冲突概率分配给各个命题。数值算例结果表明,该方法减小了冲突证据在组合规则中的作用,有效地降低了干扰信息的影响,能够得到合理的融合结果。     

基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断方法

在故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题.首先,针对完备信息系统和不完备信息系统分剐提出了相应的融合算法,为解决数据超载以及不完整信息融合问题提供了有效的方法.其次,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用基于改进属性重要度的方法实现故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库.最后,在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据置信度、覆盖度和支持度进行综合评价,并得出诊断结论.给出的诊断实例验证了该方法的可行性和有效性.     

一种D-S证据推理的改进方法

D-S证据理论是多传感器信息融合常用的算法,但它无法解决证据的可信度问题。本文根据传感器的局部决策先算出局部决策值,构造整个系统的支持矩阵,然后求这个支持矩阵的特征向量,以此作为各个传感器的可信度。这个可信度就可以作为各个传感器的权值,以此修正D-S证据的融合算法。最后,给出了一个对比仿真实验,证明此算法的在处理错误或大偏差证据的有效性。     

D-S证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进

在不确定性处理算法中 ,D -S证据推理方法具有较好的应用结果。阐述了D -S证据推理及其在多传感器信息融合中的应用 ,重点论述了证据理论中尚待解决的问题。针对D -S组合规则无法解决冲突证据这一情况 ,提出了引入修正因子的改进方法来体现证据子集大小。仿真结果表明 ,该方法能够将证据权重聚焦到集合中更小的子集 ,并解决了不一致证据的合成问题 ,使组合结果更加直观。最后讨论了D -S理论的进一步研究方向     

信息融合中的伪证据处理

由于种种原因 ,信息融合在实际应用中往往会受到伪证据的影响。阐述了Dempster Shafer证据推理的特点。基于Dempster证据组合 ,提出了一种针对已经参与融合的伪证据 ,通过对附加证据的融合 ,减弱其影响的一种方法。仿真结果表明 ,该方法可以有效地减弱伪证据对信息融合结果的影响。     

基于模糊证据推理的系统风险分析与评价

针对系统风险分析与评价中面临的模糊不确定风险信息建模问题,以及风险因素信息融合问题,在模糊集理论与证据理论研究的基础上,采用模糊证据推理技术, 提出了基于模糊证据推理的系统风险分析与评价方法的具体算法与处理操作流程.首先通过故障模式及影响分析进行风险识别,采用模糊信度结构模型建立风险不确定性的统一描述框架, 然后通过数据预处理算法、模糊证据推理信息融合算法以及模糊风险排序方法完成风险评价结果计算; 文末以某航天发射场火箭推进剂加注系统风险分析为例,验证了方法的可行性与有效性.该方法定量化分析系统部件的风险程度,为后续风险应对措施的制定提供辅助决策支持.     

基于局部冲突消除的证据合成法则

Dempster-Shafer(D-S)证据理论在信息融合领域得到了广泛的应用。为抑制Dempster证据合成规则产生的有悖常理的证据合成结果,提出了一种基于局部冲突消除的证据合成法则。首先,通过一种基于Vague集和逐层递推算法的证据冲突衡量方法计算了证据之间的冲突程度;进而根据距离法思想对高冲突证据进行局部冲突“中和”;最后,利用Dempster证据合成法则对已预处理的证据进行信息融合。算例结果验证了此种法则的有效性。     

新不确定度量下的冲突证据融合

针对证据高度冲突的情况下,DS证据理论在实际应用中出现错误融合结果的问题,提出基于不确定度的冲突解决方法.首先分析现有的不确定度量方法的不足,研究基本概率赋值本身所包含的信息,提出一种新的对证据不确定性度量的方法;依据新的不确定度量,结合证据距离生成权重来修正待组合证据体,再利用Dempster规则完成证据组合,可有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题,最后通过算例验证了该方法的有效性.     

证据网络模型及其推理算法

本文在证据理论与图模型研究的基础上,针对不确定性与关联性相结合的系统建模问题,提出并建立了证据网络模型,定义了证据网络的参数,总结了证据网络的建模特点;分析了证据网络模型的推理问题,建立了其推理策略和推理过程,推导出其正向推理算法和反向推理算法,并通过示例进行了计算验证;证据网络模型将为管理决策分析、系统工程管理等领域的问题分析和求解提供一种有效的技术方法支持.     

基于支持向量机的信息融合诊断方法

提出了一种采用小波变换进行特征提取、支持向量机进行模式分类的多传感器信息融合诊断方法。该方法首先对多传感器的信息进行加权初级融合,接着利用小波变换的时频局部特性和多尺度、多分辨特性对传感器测量信号进行特征提取,最后利用支持向量机进行分类实现信息的特征级融合和分类。将其应用于某转子实验台的故障诊断中,取得了令人满意的结果。     

基于D-S的IBBA下的故障诊断研究

在导弹武器等复杂系统的D-S故障诊断中,因为影响基本置信分配值的因素增多,诊断领域专家有时只能给出基本置信分配值的某一范围或者某一模糊值.针对这种情况,提出了一种复杂系统的D-S故障诊断方法.首先根据诊断领域专家的诊断知识和经验,结合D-S证据理论的决策方法,给出一种基于不定基本置信分配的故障决策方法.然后根据D-S故障诊断的目的,在D-S证据理论的基础上,利用优化理论,提出一种不定基本置信分配下的D-S诊断方法,阐述了原理,构建了目标函数,给出了约束函数.最后,通过几组示例验证了所给出的故障决策方法和D-S诊断方法的合理性.