融合粗糙集和证据理论的车地无线通信设备故障诊断

针对车地无线通信设备故障诊断信息不一致的情况进行故障推理和诊断,提出了一种融合粗糙集与证据理论综合集成的车地无线通信设备故障诊断方法.该方法首先利用粗糙集剔除故障特征数据的冗余成分,提取互不相关的必需特征,将车地无线通信设备故障诊断问题用一个不同简化层次的故障决策网络表示,由网络节点根据定义出的规则置信度和覆盖度可推导出对应有效的故障诊断规则集合.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制,便可方便得出车地无线通信单元故障诊断结果,实例分析表明该方法能有效提高模型故障诊断能力,具有较强实用性.     

基于SVM与多振动信息融合的齿轮故障诊断

针对齿轮振动信号故障特征微弱以及单个传感器故障诊断可靠性与准确性低等问题,采用多传感器信息融合方法,利用支持向量机(SVM)对8路齿轮振动信号进行特征级融合,实现故障诊断.研究结果表明:基于多个传感器单个特征量信息融合的齿轮故障诊断率比常规的基于单个传感的多个特征量的诊断准确率更高,诊断结果更可靠;峰值因子对齿轮故障最敏感,以峰值因子为特征量的多传感器信息融合,诊断准确率达93.33%.     

多信息融合特征下的发动机故障自动化诊断研究

发动机工作过程的复杂性以及其故障诊断信息的繁杂性使得单一传感器难以较好识别与诊断故障问题。故研究对数据层、特征层以及诊断层进行多信息融合,并基于最大信息特征和主成分分析提出诊断模型。实验结果表明,模型对不同故障类型的数据提取偏差值低于5%,且其误差性能(<0.06%)和测试精度明显优于其他对比算法。多信息融合特征诊断算法能有效对发动机设备进行故障诊断,并提供新维修思路。     

基于多传感器信息融合的故障诊断方法

为了获得更多的故障信息,全面了解故障特征,采用多个不同的传感器共同监测是一种有效的方法途径.而实际现场工业设备运行环境非常复杂,使得传感器采集到的信息包含很多来自自然环境或人为的干扰噪声,导致采集到的故障信息冲突.针对这一问题,提出了一种基于多传感器信息融合的故障诊断方法.首先求得各证据之间的证据距离,根据证据距离值的大小再修改证据,然后利用D-S证据理论进行信息融合,提高了诊断的可靠性和准确度.实验验证了该方法切实可行.     

基于多传感器信息融合的机器人故障诊断

提出一种新型的多传感器信息融合方法,并将此方法与支持向量机相结合,针对生产装配线上机械手在向抓握物体位置行进时遇到的机械手受阻、前方碰撞、除前方外其他方向碰撞3种故障形式进行诊断;通过适当融合向量的选取、支持向量机模型参数的寻优,成功地对3种故障进行了诊断;同时,对多传感器信息融合方法中的融合向量属性数量的选择进行了分析.结果表明,在传感器测量数据一定的条件下,融合数据属性数量的选取对融合向量样本的数量、分类的准确率均有影响.     

信息融合技术在机械故障诊断中的应用

针对目前机械故障诊断过程中存在的不足,考虑信息融合技术在机器故障诊断中的应用,以有效进行机器故障诊断．对目前应用的基于神经网络、贝叶斯理论和D-S理论的信息融合方法作了比较详细的论述．并以例子说明了信息融合技术在机器故障诊断分析中的有效性．     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架 ,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法 ,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法 .提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性 .检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能     

多源信息融合故障诊断方法研究进展

简述多源信息融合与故障诊断的关系,指出多源信息融合故障诊断的一般方法。从融合结构和融合算法的角度对多源信息融合故障诊断方法进行了分类阐述,并分别说明其诊断原理与研究现状;指出信息融合故障诊断按融合结构可分为层次结构信息、多级信息和组合神经网络的融合故障诊断,按融合算法分为基于贝叶斯理论、DS证据理论、模糊集理论、粗糙集理论和人工神经网络的融合故障诊断。最后展望了信息融合故障诊断方法的未来发展趋势。     

基于多源信息融合和ADCNN的离心鼓风机故障诊断

针对离心鼓风机故障识别过程中单一传感器信号故障信息有限,传统的卷积神经网络(CNN)在处理多源高维数据时特征提取能力不足的问题,提出一种基于多源信息融合和自适应深度卷积神经网络(ADCNN)的离心鼓风机故障诊断方法。首先,基于相关性方差贡献率法实现离心鼓风机多源同类信息的数据层融合,建立多源信息融合框架;然后,利用ADCNN自适应地提取各异类信息的特征并完成特征融合,建立融合多源信息的ADCNN故障诊断模型;最后,将此方法应用于离心鼓风机转子故障诊断上,并与传统的融合模式以及CNN、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)方法进行对比,试验结果表明:提出的方法在诊断精度与鲁棒性上均优于其他方法。     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法,提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性,检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能。     

修正的D-S证据理论在液压故障诊断中的应用

针对液压系统出现故障隐蔽性强、可变性强的问题,给出基于修正的D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多传感器时空域信息融合方法。通过测试待诊断部分的压力、温度、流量并结合经验值,得到各部分信度函数分配,根据D-S组合、决策规则,对多个传感器多个测量周期的时空域信息进行融合,识别出故障部分。实验表明:该方法在证据高度冲突时仍有效果并有效防止了指数爆炸现象,算法简单,能准确定位故障。     

回转机械故障诊断中的三维全息谱技术

介绍了基于多传感器信息融合理论的三维全息谱的构成原理及其矩阵表示,对三维全息谱及其差谱的物理含义做了清晰的解释,提出了一种基于三维全息差谱的故障诊断方法.试验研究表明,三维全息差谱的初相点相位和配重方位,以及初相点矢径大小和配重大小均呈线性关系.因此,三维全息差谱可以在几个支承面同时反映转子所受激振力大小和方位的变化.诊断实例表明,以三维全息差谱、三维全息谱分解为基础的三维全息谱诊断技术能全面利用转子各测量面的振动信息,在不增加额外诊断设备的情况下,确诊回转机械常见的振动故障,且在现场动平衡领域有着广阔的应用前景.     

基于信息熵贴近度的旋转机械故障诊断

基于信息融合的思想,研究了反映振动能量的旋转机械故障状态的各种信息熵特征,如奇异谱熵、功率谱熵、小波空间状态特征谱熵和小波能谱熵．通过转子试验,给出了旋转机械的不平衡、不对中、支座松动、轴裂纹典型故障下的各信息熵的变化范围．根据越相似的模式间距离越短原理,提出采用贴近度来进行模式识别的方法．首先利用贴近度原理和熵带构建了信息熵贴近度模型,其次计算出待识别状态与各典型故障之间的信息熵贴近度值,则对应于待识别状态之间的信息熵贴近度最大的即为待识别状态的故障模式,最后通过实例描述了基于信息熵贴近度的旋转机械故障诊断方法的可行性．     

应用经验模态分解下的AR模型提取旋转机械故障特征

将时间序列的AR模型引入到旋转机械故障诊断中,采用了经验模态分解与AR模型相结合的方法提取旋转机械的故障特征。通过选取含有故障信息的固有模态函数进行功率谱分析,提取故障特征,分析故障原因。仿真和试验结果表明,此法能够有效地提取故障特征参数,为旋转机械的故障诊断提供了方法保障。     

内燃机失火故障的神经网络诊断研究

提出了一种利用排气中HC、CO2、O2浓度和内燃机工况参数信息的内燃机失火故障诊断方法,并提出了描述内燃机失火程度的模糊评价指标,进行了内燃机有失火故障和无故障排气成分检测对比实验。利用实验数据和内燃机工况参数,通过Elman神经网络建立了失火程度评价指标与排气中HC、CO2、O2浓度以及内燃机工况参数之间关系的诊断模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于内燃机失火故障的诊断。结果表明,此模型能够正确诊断内燃机失火故障。     

Application of Rough Set Theory in Fault Diagnostic Rules Acquisition

Rough set theory is a new mathematical tool to deal with vagneness and uncertainty. But original rough sets theory only generates deterministic rules and deals with data sets in which there is no noise. The variable precision rough set model （VPRSM） is presented to handle uncertain and noisy information. A method based on VPRSM is proposed to apply to fault diagnosis feature extraction and rules acquisition for industrial applications. An example for fault diagnosis of rotary machinery is given to show that the method is very effective.     

基于树型结构层次分析法的挖掘机故障诊断

介绍了机械设备故障诊断中树型结构层次分析的方法及树型结构的建树步骤与建树规则,以挖掘机故障诊断为例建立了整机系统及液压子系统故障树型结构层次分析诊断模型,对挖掘机故障诊断进行了定性分析与定量计算.