基于云模型與證據(jù)理論的故障診斷方法
本文關(guān)鍵詞:基于云模型與證據(jù)理論的故障診斷方法 出處:《組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)》2017年04期 論文類(lèi)型:期刊論文
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【摘要】:針對(duì)單一傳感器無(wú)法對(duì)復(fù)雜設(shè)備進(jìn)行故障診斷和證據(jù)理論難以合理獲取BPA的問(wèn)題,提出了一種基于云模型與證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合故障診斷方法;首先求取每個(gè)故障模型下各個(gè)特征參數(shù)的云模型參數(shù),建立故障診斷云模型知識(shí)庫(kù);然后結(jié)合云模型知識(shí)庫(kù),求取各個(gè)測(cè)量參數(shù)的隸屬度值,并轉(zhuǎn)換為各個(gè)診斷證據(jù)體;最后通過(guò)證據(jù)理論組合規(guī)則將各個(gè)證據(jù)進(jìn)行融合,在融合決策條件下求出診斷結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能合理并有效地對(duì)復(fù)雜設(shè)備進(jìn)行故障診斷。
[Abstract]:A multi-sensor data fusion fault diagnosis method based on cloud model and evidence theory is proposed to solve the problem that the single sensor can not diagnose the complex equipment and the evidence theory is difficult to obtain BPA reasonably. Firstly, the cloud model parameters of each characteristic parameter under each fault model are obtained, and the knowledge base of fault diagnosis cloud model is established. Then combined with cloud model knowledge base, the membership value of each measurement parameter is obtained and transformed into each diagnostic evidence body. Finally, each evidence is fused by the rule of evidence theory combination, and the diagnosis results are obtained under the condition of fusion decision. The experimental results show that the method is reasonable and effective in fault diagnosis of complex equipment.
【作者單位】: 貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;貴州大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475097) 貴州省基礎(chǔ)研究重大項(xiàng)目(黔科合JZ字[2014]2001)
【分類(lèi)號(hào)】:TP212;TP277
【正文快照】: 0引言故障診斷技術(shù)往往是通過(guò)傳感器對(duì)設(shè)備或產(chǎn)品進(jìn)行監(jiān)測(cè),采集其狀態(tài)數(shù)據(jù),并在一定的判定規(guī)則下,通過(guò)與專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比判斷,從而決斷出故障的所在。在設(shè)備與產(chǎn)品都逐漸趨于復(fù)雜的今天,引起故障的因素也越來(lái)越復(fù)雜,同一故障可能會(huì)是不同的多個(gè)因素引起的,一個(gè)因素也可能引
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4 李t,
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