面對復(fù)雜的工業(yè)系統(tǒng),基于單傳感器的工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控已經(jīng)不能夠滿足實(shí)際需求,采用多傳感器進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控是必然選擇。由于傳感器自身的測量誤差、外界環(huán)境的影響以及系統(tǒng)故障狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化,通常導(dǎo)致在狀態(tài)監(jiān)測與診斷中都存在一定程度的不確定性問題;另外,由于設(shè)備大部分時(shí)間都處于正常運(yùn)行狀態(tài)且故障模擬通常代價(jià)較高,所以存在用于建立診斷模型的故障樣本稀少、正常樣本與故障樣本不均衡的問題。為了解決以上“不確定性”和“不均衡”問題,在鐵路軌道高低不平順狀態(tài)監(jiān)測的實(shí)際背景下,本文提出基于多級證據(jù)推理融合的故障識別方法。軌道高低不平順是軌道管理的重要指標(biāo)之一,關(guān)系到列車運(yùn)行的舒適度及安全性,有著重要的意義。本論文基于多級ER融合方法建立振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)與軌道高低不平順幅值之間的非線性關(guān)系模型,并且設(shè)計(jì)了相應(yīng)的一種軌道高低不平順故障識別硬/軟件系統(tǒng),主要研究內(nèi)容如下:（1）綜述工業(yè)系統(tǒng)故障診斷的背景意義及主要方法,分析了故障診斷中存在的“不確定性”和“不均衡”問題。介紹了基于Dempster-Shafer（DS）證據(jù)理論的融合方法,并進(jìn)一步引出了ER推理融合方法。對其根源、發(fā)展以及實(shí)際運(yùn)用進(jìn)行了詳細(xì)闡述,說明了基于... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文的整體結(jié)構(gòu)框架圖

軌道檢查車采集的振動(dòng)時(shí)域信號r1,r2和高低不平順幅值dv

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文20圖3.3多級(層)ER融合模型圖3.3.1基于似然函數(shù)歸一化的參考證據(jù)矩陣構(gòu)造方法利用3.2節(jié)給出的用作訓(xùn)練的樣本組合S進(jìn)行數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。首先考慮單個(gè)fi和Ir之間的映射關(guān)系，也就是fi的參考值集合Ai={Aji|j=1,…,Ji}與Ir的參考值集合D={Dn|n=1,…,N}之間的對應(yīng)關(guān)系。這些參考值作為可調(diào)參數(shù)，通常由專家知識或隨機(jī)采樣的方式加以初步確定，然后制定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，通過訓(xùn)練樣本對它們進(jìn)行優(yōu)化，最終獲取這些參數(shù)的最優(yōu)值。那么，對于任意的fi(t)和Ir(t)都可以轉(zhuǎn)化為相應(yīng)參考值的相似度表示形式

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期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3549468