【摘要】：典型證據(jù)權(quán)重計算方法存在只有少數(shù)傳感器判斷正確而多數(shù)判斷錯誤的高沖突證據(jù)的加權(quán)D-S決策融合問題,針對此問題,提出一種基于故障敏感度的證據(jù)權(quán)重計算方法。首先,通過核函數(shù)主元分析(kernel principal component analysis,簡稱KPCA)提取非線性的敏感特征;其次,基于故障檢測原理計算該特征的故障敏感度,并將其作為傳感器的故障敏感度;最后,計算得到基于故障敏感度的傳感器決策權(quán)重,并將該權(quán)重及等權(quán)重法和基于決策距離方法的權(quán)重共同應(yīng)用于轉(zhuǎn)子故障模擬實驗臺的融合檢測與診斷中。結(jié)果表明,該方法能對故障敏感、包含故障信息多的傳感器賦予更高的權(quán)重值,提高其決策地位和作用,反之則賦予較小的權(quán)重,"弱化"其決策地位和作用。通過證據(jù)權(quán)重的"調(diào)節(jié)"作用,使得該方法無論是在只有少數(shù)傳感器發(fā)現(xiàn)故障的證據(jù)高沖突情況還是在沖突不大或無沖突時,均取得了更好的決策融合結(jié)果。
[Abstract]:There exists a weighted D-S decision fusion problem in a typical evidence weight calculation method, in which only a few sensors are correct and the majority of the evidence is wrong. In view of this problem, a method for calculating the weight of evidence based on fault sensitivity is proposed. Firstly, the nonlinear sensitive feature is extracted by kernel function principal component analysis (kernel principal component analysis,). Secondly, the fault sensitivity of the feature is calculated based on the principle of fault detection, and it is regarded as the fault sensitivity of sensor. The weight of sensor decision weight based on fault sensitivity is calculated, and the weights based on equal weight method and decision distance method are applied to the fusion detection and diagnosis of rotor fault simulation test bench. The results show that the method can give higher weight value to sensor with more fault information and improve its decision-making position and function. Otherwise, it can give smaller weight and "weaken" its decision-making position and function. By "adjusting" the weight of the evidence, the method can obtain better results of decision fusion, whether in the case of high conflict of evidence found by only a few sensors or when the conflict is small or no conflict.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;先進航空發(fā)動機協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51105374) 航空科學(xué)基金資助項目(20142196019) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃資助項目(2015JM5207)
【分類號】：TH17

【參考文獻】

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1 梁U，

本文編號：2128567