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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
基于DS证据的信息融合算法多指标融合   总被引:2,自引:0,他引:2  
在雷达跟踪中,算法方案的综合评价可通过DS证据理论进行多属性融合。而在实际应用中存在部分指标缺失等问题,导致证据间出现高冲突,使得原始DS证据合成方法失效。在分析了多指标融合中由于3类信息不完整而导致的高冲突证据后,提出了将算法方案的综合评价作为群体证据,把单个证据与群体证据之间的模糊距离作为证据融合权重,基于权重改进DS证据合成方法,解决了高冲突证据下的多属性融合。实验结果表明基于群体证据模糊距离的DS证据合成方法可以较好地解决雷达跟踪中算法方案综合评价问题。  相似文献   

2.
基于证据理论的电机故障诊断方法研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
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。  相似文献   

3.
为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题,介绍了传统D-S证据理论的基本构架,分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足,提出了一种新的基于模糊成员函数和证据平均距离的证据调整方法,该模糊成员函数充分考虑了专家知识对基本概率分配函...  相似文献   

4.
经典DS证据理论在处理高度冲突的证据信息时常常会导致错误的结论。为解决证据冲突问题,基于证据可信度的思想,引入证据之间目标的贴近度,提出一种新的确定权重的方法,然后运用经典DS证据理论融合。在保持DS证据理论规则不变的情况下,改进了融合结果。相比其他处理方法,考虑到证据之间的冲突和贴近度,客观的计算了证据的权值,收敛更快,使得融合结果更符合事实。算例验证了方法的有效性,为DS证据理论提供新的改进途径。  相似文献   

5.
为了改进弹道导弹目标识别过程中多传感器系统传输数据容易产生冲突,以及现有D-S改进算法对冲突证据与不冲突证据难以统一融合的问题,提出了基于专家信任度的弹道导弹目标识别算法,并给出了基于专家信任度的弹道导弹目标识别系统模型和专家知识库模型。新算法将收集到的证据分为冲突证据和不冲突证据,冲突证据集采用专家评判系统进行评判,不冲突证据采用传统D-S理论进行融合,然后将两者得到的结果进行再融合,得到决策结果。实例分析表明,与现有方法相比,新方法不仅能够在证据一致性很好时具有很高的精度,而且当证据高度冲突时也具有很好的融合效果。  相似文献   

6.
为了解决控制理论中的系统安全性与可靠性问题,考虑到时滞时变普遍存在于此类系统中,沿着故障诊断和容错控制解决问题的思路,针对基于故障诊断观测器的非线性时滞时变奇异系统的容错控制问题进行研究,构造了一种新型的故障诊断观测器,结合Lyapunov稳定性理论研究了故障诊断观测器的状态估计误差,构建了状态反馈的容错控制器,利用Schur补引理以及一些基本的控制理论得到了故障诊断观测器和容错控制器存在的线性矩阵不等式(LMI)的充分条件,确定了闭环系统的稳定并且符合所给定的性能指标。通过Matlab仿真实例验证了所提方法的简便性以及实用性。此方法很好地克服了系统中存在的非线性、扰动以及时滞时变问题。  相似文献   

7.
一种识别最小冲突集的实用方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
应用Reiter提出的基于第一原理的诊断方法解决连续系统多故障诊断问题的难点是有效地识别最小冲突集合组。文章针对工业过程控制系统的特点,提出一种实用算法。首先根据系统的结构和传感器分布等不变知识,离线识别最小冲突集候选;然后根据测量数据,使用约束悬挂和约束传播技术,在线确定最小冲突集合组。算法是完备的,且大大节省时间资源,便于实时故障诊断  相似文献   

8.
在多传感器信息融合处理故障诊断问题过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖。文中运用随机集的方法对传统的证据理论进行改进,提出了一种新的基于证据本身的可信度权重和基于证据相似度的可信度权重的证据调整方法,并将改进后的方法应用于发电机系统的故障诊断中。结果表明,与传统证据理论相比改进后的方法更加精确地辨识出故障源,提高了诊断系统的性能。  相似文献   

9.
由于过驱动系统具有故障特征之间严重耦合的特点,传统的故障诊断方法不能有效对其进行故障检测与隔离.针对这一问题,基于几何理论中的不变子空间理论,通过空间投影运算,提出一种新的故障检测与隔离方法,解决了过驱动系统故障检测与隔离问题.该方法不仅对单个故障可以实现检测与隔离,而且对并发故障同样具有很好的检测与隔离效果.仿真结果验证了该方法的有效性.  相似文献   

10.
针对传统故障诊断方法只利用单一参数对复杂系统进行诊断具有信息不完备和不确定性的问题,提出了一种基于PCA和D-S证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法.该方法基于PCA对信息融合的多维数据进行降维处理,并利用证据理论实现对非精确信息的正确推理,解决了信息融合数据的组合爆炸问题,从而得到精确的诊断结果.将该方法应用于火电机组的汽包锅炉给水控制系统故障诊断中,实现了对控制系统中主要参数的故障检测,有效提高了控制系统工作的可靠性.  相似文献   

11.
基于威胁博弈理论的决策级融合模型   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对多传感器信息融合系统中普遍存在的冲突信息环境下的融合系统决策问题,提出了一种新的基于威胁博弈的决策级信息融合模型·该模型将冲突环境下的融合过程视为局部决策空间、策略空间和全局决策空间上的变换过程,并以此构建融合中心的一种结构模型·在融合算法的研究中,以威胁博弈的算法实现融合中心的多传感器交互决策·在应用中将该模型用于丰满水电仿真系统调速器PID模型的参数在线调整·经现场应用表明,该模型可以有效地解决原PID模型参数整定困难而导致的系统转速和频率振荡等问题·  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
针对证据理论在风力发电机故障融合诊断中存在的高冲突问题,提出一种基于证据熵的多源融合组合规则.由风力发电机历史故障特征数据模糊化获取原始证据,根据多类传感器实时数据重要性的不同,采用信息熵原理得到各证据的重要性参数即权重,对加权修改后的证据进行Dempster融合得到最终结果,最后基于决策准则作出故障诊断.风力发电机故障诊断实例表明,本方法在一定程度上降低了证据之间的冲突性,提高了故障诊断的准确率.  相似文献   

14.
传感器融合技术在火灾预警探测中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统火灾报警系统存在的局限性,本文把传感器融合技术应用到火灾预警探测系统中.该系统采用传感器组探测早期火灾特征,在进行数据处理时,首先对同质传感器进行自适应加权数据融合,再对同质传感器采用D-S证据理论进行全局融合,最后得出对火灾的最优判断,很好地解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾.系统采取模块化设计,结构简单,容易实现等.  相似文献   

15.
西方管理理论是在西方文化的基础上产生和发展起来的。中西方文化的差异和冲突,必然导致西方管理理论与中国文化的冲突,从而导致管理失效。要解决这个问题,必须认识文化冲突,化解文化冲突,进行文化融合和文化构建。  相似文献   

16.
提出了一种基于局部冲突分配策略的组合规则,冲突主要分配给产生冲突的焦元,且分配给焦元的冲突大小取决干焦元的平均信度和证据的可信度。计算结果表明,新的组合规则不仅能够解决高度冲突证据的组合问题,而且能够从证据中提取更多的信息,使组合结果更为合理。  相似文献   

17.
工频炉及电源系统的冷却水回路温度检测点多,传统温度传感器布线多而繁杂,无法实现全面监控所有冷却水回路的温度.DS18B20数字式温度传感器采用单总线技术,只需一根总线,就能够连接128个传感器,解决了测温线路繁杂而无法布线的问题.运用组态王软件,采集并归档各测量点的温度测量数据,根据其温度变化趋势分析,及时制定冷却水回路的清理计划,避免因电腐蚀而造成水路堵塞事故,在感应熔炼及感应加热设备上具有参考价值.  相似文献   

18.
电子票据法律制度研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
以电子票据市场发展动态及《电子签名法》的颁布实施为切入点,从书面形式、原件、签章、证据效力四个方面具体分析电子票据与现行《票据法》理论的冲突所在;通过对我国新近颁布的《电子签名法》进行研究,阐述了电子签名法律地位确立的现实意义;指出,可以通过扩大解释《票据法》及建立电子票据登记制度等来解决电子票据相关法律制度的完善问题。  相似文献   

19.
算符理论是量子力学课程的重要教学内容,其中两个力学量算符的对易及其本征函数问题是算符理论中的一个难点。简并情况下两个对易算符的本征函数系问题更为复杂,很多传统教材中都没有进行详细分析和讨论。该文利用一种简单的方法证明了简并情况下两个对易算符具有共同本征函数系的结论,并提出了寻找两个对易算符的共同本征函数系的两种简单方法—交集法与线性组合法。该文有助于教师和学生深刻地领会和求解两个对易算符的共同本征函数问题。  相似文献   

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