信息融合熵在机械故障诊断中的应用

详细介绍信息融合熵理论在机械故障诊断中的应用,为复杂的机械故障诊断提供一种新的方法.利用信息论熵的相关理论和D-S证据理论,分别研究机械特征参数提取和机械故障诊断的信息融合问题.用机械健康度定量度量机械状态的优劣,给出机械特征参数提取和机械故障诊断时信息融合的计算方法.最后,以柴油机的故障诊断为例,论述实际故障诊断应用中该方法的具体实施过程,并将该诊断方法与传统的故障诊断方法进行比较,分析该诊断方法的特点.研究结果表明基于信息融合熵的机械故障诊断方法具有良好的容错性和稳定性,能够提高机械故障诊断的准确性和可靠性.     

信息融合技术在电力变压器故障诊断中的应用

根据变压器运行原理和结构特点,将信息融合思想引入到变压器的故障诊断中,建立基于信息融合技术的故障诊断模式,即通过曲面拟合算法和证据推理技术,从不同侧面充分利用各种特征信息对变压器的故障进行诊断,以有效地提高确诊率.     

信息融合在航空发动机故障诊断中的应用研究

本文介绍了航空发动机故障诊断技术的研究现状和发展趋势,概述了信息融合技术及其国内外应用现状,并对故障诊断中的信息融合方法进行了综述。     

信息融合理论在水轮发电机组故障诊断中的应用

介绍了信息融合理论的基本内容和分析方法,并论述了该理论在水电机组故障诊断中的具体应用,最后探讨了该理论应用的意义。     

多传感器信息融合技术在液压设备故障诊断中的应用

为了克服液压设备传统诊断技术上的不足,提出了多传感器信息融合技术的故障诊断模型.该模型充分利用液压设备上能够携带故障特征的多类信息,并对这些信息在不同的层次上通过神经网络、贝叶斯理论、D-S证据进行有效的融合和计算,从而提高液压设备故障诊断技术的准确度.详细分析了多传感器信息融合技术的结构层次和一般方法,并讨论了信息融合技术理论在液压设备故障诊断模型中的原理和功能.达到了对液压设备典型故障的准确诊断.     

异步电动机多故障诊断信息的融合

异步电动机的故障机理非常复杂,其故障原因与其征兆之间的关系并非完全是一一对应的关系,特别是早期故障物理信号的微弱性和不明晰性,使得早期故障诊断和多故障分离更加困难。通过引入D-S理论多物理信息融合方法,对各个子神经网络诊断的输出进行多信息融合,使系统的输出真实可靠,并以典型故障为例,分析了信息融合对故障诊断和多故障分离的有效性。     

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.     

车辆控制系统中的信息融合技术

智能化是未来汽车的发展方向,而智能化的基础是信息技术的发展．信息融合技术是一种信息处理的新方向,具有多信息量、多层次、多手段等优点,在各个领域中有着广阔的应用前景．阐述了信息融合技术的基本概念,并对国内外信息融合技术在现代汽车控制系统中的应用作了详细深入的介绍,指出了信息融合的关键技术,对信息融合技术在汽车领域中的美好应用前景给与展望．     

多传感器信息融合技术在侦察系统中的应用

分别阐述信息融合的基本概念和多传感器侦察系统中信息融合的模型设计,重点分析Dempster-Shafer证据推理理论在多传感器侦察系统信息融合中的应用。     

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     

自学习的诊断决策信息融合系统

研究了应用模糊测度理论融合诊断信息的方法 ,给出了一种基于模糊积分学习的模糊测度构造算法 ,并以其为核心实现了一种自学习的诊断决策信息融合系统 .     

分级自适应多传感器融合与机械振动监测诊断

针对旋转机械振动的监测与诊断 ,提出了一种分级自适应的多传感器数据融合方法 .每个测点首先进行传感器级的时间跨度的特征融合 ,然后再进行全局的空间跨度的融合 .融合过程基于自适应模式特征提取 ,提出的方法可以在系统状态未知的情况下 ,自适应地融合不同测点的信息 ,从而较全面、准确、及时地反映系统的振动状态 .对转子试验台上模拟故障数据的融合处理 ,说明了所提出方法的有效性 .     

基于证据理论的电机故障诊断方法研究

在DS证据理论的基础上,结合模糊集合论,给出了多传感器数据融合一般化方法,并将其应用于电机故障诊断。通过数据融合诊断结果与单传感器诊断结果的比较,说明多传感器数据融合能明显提高故障诊断的准确率。     

多传感器信息融合技术的研究与进展

介绍了多传感器信息融合技术的概念,分析了多传感器信息融合层次的问题,提出了多传感器信息融合的主要方法,预测了其发展趋势。     

基于多传感器信息融合的智能仪表研究

针对智能仪表多传感器系统中存在的信息处理复杂、不可靠等问题,提出了利用智能仪表中的多传感器信息资源,融合多传感器信息,提高智能仪表检测精度和可靠性的方法。结合矿井瓦斯监测、井下煤的自燃监测等实例,介绍了智能仪表中多传感器信息融合的模式,以及智能仪表研究设计中应注意的问题。将多传感器信息融合技术应用于智能仪表之中,可大大提高智能仪器仪表的精度、可靠性和容错能力。