基于信息融合的校车自动变速器故障诊断新平台与方法

为保证校车安全,在强电磁干扰环境下实现高速大容量的数据传输、信息融合与故障诊断,建立了基于光纤CAN(Controller Area Network)网络的数据通信和信息融合的故障检测综合平台,通过该平台实现了节点中各传感器数据的实时采集和融合诊断处理.将BP神经网络(BPNN)和D-S(Dempster-Shafer)证据进行有机结合,然后将BPNN的初级诊断结果处理后,作为D-S证据的基本可信度分配,诊断结论通过D-S二次融合后输出.采用该方法在校车自动变速器的故障诊断中进行实验,结果表明,该平台具有很高的可靠性,且该融合诊断方法能够对故障数据的冗余和互补信息进行有效的处理,引入BPNN和D-S证据之后,综合诊断结果的准确性和可靠性比单一神经网络有了很大的提高.     

基于信息融合技术的大型水轮发电机故障诊断

为了能够从多方面反映水轮发电机组系统状态,实现对水轮发电机组故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术应用于水轮发电机组故障诊断系统。根据故障特征量将故障进行分类处理,采用多个并联的BP子神经网络进行水轮发电机组故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对水轮发电机组故障的准确诊断。诊断测试实验证明:采用该诊断系统可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性。     

BP和D-S结合的多传感器协同目标识别推理机制

针对多传感器协同目标识别的基本概率赋值在实际应用中存在容易导致决策可信度低等难以解决的问题,提出一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器协同目标识别的推理机制。简述了BP神经网络理论和D-S证据理论,构建了目标识别推理框架,推理了算法可行性,进行了实例仿真,通过信息融合,不确定性的基本概率赋值下降到0.000 8,表明该推理机制的有效性。     

基于证据分类的冲突证据合成方法

证据分类策略能够很好地避免冲突证据融合问题。借鉴证据分类的思想,定义证据-属性支持度、分类门限、证据可信度,将证据分类,保证同一类别的证据具有较好的一致性。在同一类别内采用D-S进行证据合成,并根据各类证据的个数及证据不确定度给出每类证据合成结果的权重,并采用加权合成方法给后最终的合成结果。     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法。一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋值,另一方面通过D-S证据理论对GA-BP网络的输出进行融合。将此方法应用于高压电器设备故障诊断,仿真结果表明,该方法能克服传统BP网络易陷入局部最优问题,同时具有更好的识别结果。     

基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

基于神经网络和证据理论的液压系统故障诊断

针对液压系统故障多样性和复杂性等特点,基于信息融合原理,提出了一种基于神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论相结合的液压系统故障诊断方法。该方法通过构建多子神经网络分类模块进行局部诊断,利用各子神经网络的输出值作为证据理论中的基本可信度,经过证据理论的再次融合得出最终的诊断结果。实例表明,该方法通过简化神经网络结构,提高了局部诊断网络的诊断能力,通过对多源多特征参数的融合,充分利用各传感器的冗余和互补的故障信息,与单一故障特征的诊断相比,显著提高了故障诊断的准确率,降低了决策的不确定性。     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法.一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋...     

基于信息融合的高压电气设备温变故障诊断方法研究

针对高压电气设备的高电压、封闭性和监测环境恶劣等特点,采用拉曼光纤传感器对其进行温度监测。根据故障特征量将故障进行分类处理,并利用多个并联的RBF神经网络进行高压电气设备故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S证据理论融合算法对各个证据进行融合,最终实现对高压电气设备故障的准确诊断。通过实验证明:采用该诊断系统可有效提高诊断的可信度,减少诊断的不确定性。     

多传感器数据融合在粉尘监测中的应用

针对工业粉尘监测中环境安全等级评判的问题,本文提出一种基于均值距离和D-S证据均值距离的融合算法对多周期的同一类型数据进行一级融合,利用D-S证据理论对不同类型传感器数据进行二级融合,最终得到生产空间粉尘安全等级。实验结果表明,该方法提高了粉尘安全等级判定结果的准确性和可信度。     

基于神经网络与证据组合推理的入侵检测方法

给出一种智能神经网络与证据组合推理相结合的网络入侵检测方法,将神经网络检测结果认为是"证据",并引入D-S证据理论进行组合推理,为解决连续时间序列入侵行为判别的问题提供了一种新方法,并且能提高入侵检测的判别精度。     

基于信息融合的风电机组齿轮箱轴承故障诊断

针对风电齿轮箱轴承故障问题,提出一种基于信息融合将BP神经网络与D-S证据理论相结合的风电轴承故障诊断方法。首先基于大数据,挖掘SCADA(supervisory control and data acquisition)系统中与风电齿轮箱轴承故障有关的振动、温度、电流、转矩和转速信号等故障特征;然后将各信号故障特征量作为神经网络输入,将神经网络的输出归一化作为证据理论基本概率分配值(BPA值),为解决各证据之间冲突问题,采用一种基于加权的方法来改进各条证据,以减小冲突;最后利用组合规则将各条改进的证据融合,得出最终诊断结果。研究基于某风场2 MW风电机组的实际运行数据,结果表明:随着融合信号维度的增加,最终诊断结果的准确率也逐步提高,融合多维信号的可靠性明显高于单一信号。     

基于融合理论的网络在线智能故障诊断模型

针对复杂设备的在线故障诊断问题,依据认知科学和信息融合理论,基于网络环境,提出了一种新的网络在线智能故障诊断模型·它采用定性与定量、局部与综合诊断相结合的诊断策略,即首先进行快速定性诊断,一旦系统异常,立即启动集成神经网络组对来自设备多侧面的故障特征信息进行定量分析和分类,并由专家系统模块对神经网络组的推理过程进行定性解释,最后以D S证据推理模块在全局融合中心实现对各子网络的会诊,提高了诊断的精度和可靠性·作者所开发的丰满水电数字仿真系统的成功应用,验证了模型的有效性和实际应用价值·     

基于模糊神经网络和证据理论的瓦斯突出评判策略

针对影响煤矿瓦斯突出因素的不确定性和复杂的非线性关系,不能够利用经典的数学理论建立精确的预测模型,将模糊神经网络和D-S证据理论有机结合,提出了基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略.首先对传感器采集的待评判采掘面参数进行预处理,使用模糊神经网络得出第一步的融合结果,并将其进行归一化处理,归一化函数作为基本概率赋值函数,然后将归一化之后的数值作为基本概率分配值,再用D-S证据理论进行第二次数据融合,作出最终评判.实验结果表明,该方法具有良好的适应性并能得到准确性较高的评判结果.     

基于多BP神经网络与D-S融合的车型识别研究

为了提高BP神经网络对车型的识别率,克服单个BP神经网络所存在的网络结构和训练样本数量之间的矛盾,针对大量训练样本采取多个BP神经网络进行训练,进而采用训练好的多个网络进行车型识别. 利用D-S理论将各个BP网络的识别结果进行数据融合以改善最终的车型识别结果. 实验结果表明:随着训练样本数量的增加,多BP网络数据融合方法比单BP神经网络有更高的识别率.     

D-S证据理论在炮兵战场电磁辐射源识别中的应用

采用D-S证据理论的数据融合方法解决炮兵战场电磁辐射源识别问题。阐述了D-S证据理论用于多传感器数据融合的基本概念、合成法则、一般步骤及决策准则。与单传感器单周期的目标识别结果相比较,多传感器多周期的方法能显著提高目标识别能力,并将它应用于炮兵战场电磁辐射源识别的数据融合中解决了问题,试验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

Network security situation evaluation based on modified D-S evidence theory

With the rapid development of global information and the increasing dependence on network for people, network security problems are becoming more and more serious. By analyzing the existing security assessment methods, we propose a network security situation evaluation system based on modified D-S evidence theory is proposed. Firstly, we give a modified D-S evidence theory to improve the reliability and rationality of the fusion result and apply the theory to correlation analysis. Secondly, the attack successful support is accurately calculated by matching internal factors with external threats. Multi-module evaluation is established to comprehensively evaluate the situation of network security. Finally we use an example of actual network datasets to validate the network security situation evaluation system. The simulation result shows that the system can not only reduce the rate of false positives and false alarms, but also effectively help analysts comprehensively to understand the situation of network security.