基于診斷證據(jù)靜態(tài)融合與動態(tài)更新的故障診斷方法
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【摘要】:提出一種將診斷證據(jù)靜態(tài)融合與動態(tài)更新相結(jié)合的故障診斷方法.在靜態(tài)融合階段,利用Dempster組合規(guī)則融合每個時刻的多條局部診斷證據(jù),獲取靜態(tài)融合證據(jù),并給出基于證據(jù)距離的故障信度靜態(tài)收斂指標;在動態(tài)更新階段,基于條件化的線性組合更新規(guī)則,利用當前時刻靜態(tài)融合證據(jù)更新歷史證據(jù),獲取更新后的全局性診斷證據(jù),并給出基于S函數(shù)的故障信度動態(tài)收斂指標.在兩個階段中,基于靜態(tài)和動態(tài)信度收斂性指標函數(shù),分別給出相應(yīng)的優(yōu)化學(xué)習(xí)方法,獲取靜態(tài)融合中局部診斷證據(jù)的靜態(tài)折扣系數(shù)、動態(tài)更新中歷史與當前證據(jù)的更新權(quán)重系數(shù)等參數(shù)的最優(yōu)值.在最大信度原則下,利用更新后獲取的診斷證據(jù)做出診斷決策.最后,通過在電機柔性轉(zhuǎn)子實驗臺上的診斷實驗,將所提方法與已有的典型融合診斷方法進行了對比分析,說明所提出的融合診斷方法及其性能指標函數(shù)和參數(shù)優(yōu)化方法的有效性.
【作者單位】: 杭州電子科技大學(xué)自動化學(xué)院系統(tǒng)科學(xué)與控制工程研究所;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61374123,61433001,61573076) 重慶市高等學(xué)校優(yōu)秀人才支持計劃(2014-18)資助~~
【分類號】:TP202;TP277
【正文快照】: 由于從單傳感器獲得的故障信息是有限的,因此在對設(shè)備進行故障診斷時,往往需要設(shè)置多個傳感器收集設(shè)備的運行狀態(tài)信息,并對信息進行融合,然后利用融合結(jié)果做出故障決策,這也是工業(yè)報警系統(tǒng)實現(xiàn)多變量故障報警溯源和報警消除的重要途 徑.實際操作中,由于存在一些不可避免的因
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4 李t,
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