基于多传感器信息融合技术

笔者根据多年的跟踪研究,将多传感器信息融合作为一种信息处理技术来理解,阐述了信息融合的概念,融合的方式、方法,重点介绍了D-S证据理论和Bayes方法,并总结了信息融合存在的问题以及信息融合技术的研究发展方向。     

多传感器信息融合的智能故障诊断

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.     

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.     

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。     

一种改进的DS多传感器信息融合故障诊断方法

DS证据推理理论由于其能很好融合多传感器数据和区分不确定与不知道的问题,因而被广泛应用于故障诊断过程中。但由于其不能很好的处理冲突项,在应用中受到限制。为解决此问题,通过建立传感器间支持信任矩阵,重新赋予加权系数,经过仿真表明此方法很好的解决了DS理论中的冲突问题,提高了故障诊断正确率。     

基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合

目标运行建模过程中,存在系统参数不确定的情形．将基于标准卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法由系统参数确定的情形推广至参数不确定的情形,给出了基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法,解决了系统参数不确定情形下系统状态估计的融合问题．给出的状态估计不再是目标的状态点估计,而是目标状态的区间估计．     

基于信息融合技术的电网故障诊断方法

利用采样数据间的相互关系,以电网元件相关先验概率为基础,通过D-S(Dempster-Shafer)证据理论对检测的故障信息进行融合,获取缺失数据发生的概率;同时,将概率的概念引入Petri网建模,将获取的状态概率值代人概率Petri网故障诊断模型进行故障的诊断,以解决电网故障诊断过程中的信息不完备问题.实例证明,该方法可扩充电网故障的诊断范围.保障电力系统安全运行.     

基于嵌入式多传感器的信息融合模型的研究

针对目前煤炭企业生产安全监控系统的结构特点,分析了单一传感器信息采集存在的问题,提出了基于嵌入式智能代理的多传感器信息融合的方法来提高系统信息的精确性和可靠性。在智能代理技术的基础上,确定了煤矿多传感器信息融合的结构模式,建立了多级信息融合的模型。该模型有效地构成了智能分布式监控系统,对于提高煤炭安全生产具有重要意义。     

机器人中的多传感器信息融合技术

针对单一传感器在信息采集时所受的限制,该文利用多传感器信息融合的特点,分析了该技术在机器人中的应用。     

采用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合法

为提高系统故障诊断效率,提出了一种利用动态故障树分析诊断系统故障的信息融合方法,该方法充分发挥动态故障树建模和贝叶斯网络推理各自优势,通过集成系统结构信息和传感器信息来诊断系统故障.采用高效的零压缩二元决策图生成系统所有最小割集,并采用贝叶斯网络方法计算部件和最小割集的诊断重要度;根据传感器证据信息对系统特征函数化简,同时对部件和证据条件下割集的诊断重要度进行更新;综合考虑部件和割集诊断重要度设计了系统诊断决策算法,生成诊断决策树以指导维修人员恢复系统故障;最后通过实例验证了该故障诊断方法的有效性.     

基于ESVR信息融合的航空发动机故障诊断研究

提出了一种基于进化支持向量回归机(ESVR)融合的航空发动机故障诊断技术,整合基于模型的卡尔曼滤波器和基于数据的神经网络两种算法对故障诊断的优势,实现了对航空发动机气路部件异常监测,以及故障的定量诊断.解决了发动机模型精度有限和各种故障模式的传感器测量参数有限情况下的气路部件故障诊断精度差、效率低,且容易发生误诊的问题.以某型双轴涡扇发动机典型气路部件故障诊断为例,验证了基于ESVR信息融合的故障诊断技术的有效性.     

一种多传感器信息融合系统效能的评估方法

针对多传感器信息融合系统效能评估的需要,本文在研究多传感器信息融合系统效能指标的基础上,运用模糊综合评判的方法,建立了一个多传感器信息融合系统效能的两级评估模型,并详细叙述了评估方法。实践表明该方法是有效的。     

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·     

基于信息融合的集成小波神经网络故障诊断

以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法·基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合·给出了系统的实现策略和子网络的组建原则·从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用了各种特征信息,可以有效提高确诊率·     

基于信息融合的支撑座早期松动故障诊断

采用基于信号分析的无模型检测方案和信息融合技术,对支撑座早期松动故障进行检测诊断.针对支撑座松动的小波包变换特征和功率谱特征进行特征融合与决策融合,同时采用基于熵度量的无监督特征约简方法对功率谱特征进行约简,有效地减少了特征数目,加快了融合和诊断速度.特征融合与决策融合采用分层神经网络实现,该网络综合了局部融合和全局融合的优点,具有很高的故障确诊率和很好的抗噪性能,无噪声样本综合确诊率达94.3%,有噪声样本综合确诊率达88.6%.     

基于多传感器的数据融合方法和模型研究

数据融合技术受到广泛的关注,本文结合数据融合及其一般功能模型、目标识别融合结构层次,重点分析了基于多传感器的数据融合的算法和级。比较了集中式和分布式融合处理,提出了利用实例,展望了基于多传感器的数据融合技术的发展趋势和困难。     

基于多传感器信息融合理论的交互式多模型算法

在经典的交互式多模型算法中,对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值.为解决此问题,基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则,提出了一种重新加权的交互式多模型算法.该算法通过计算估计误差的互协方差阵对模型概率进行更新,在此基础上利用最优信息融合理论对各滤波器的滤波结果进行融合.理论分析及仿真结果表明:经过重新加权的交互式多模型算法较原始算法以及其他忽略误差相关性的交互式多模型的改进算法在估计精度上均有显著的提高.     

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