本文關鍵詞：一種采用相空間重構的多源數據融合方法　出處：《西安交通大學學報》2016年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對化工生產系統(tǒng)中狀態(tài)監(jiān)控變量數量龐大、冗余度高等問題,提出了一種采用相空間重構的多源數據融合方法。該方法首先根據互信息法和Cao方法分別求取相空間重構參數延遲時間和嵌入維數;然后,基于信息熵對自適應加權融合估計方法的融合目標函數進行改進,并利用社會認知優(yōu)化算法確定各信息源的權重系數,實現(xiàn)多源數據融合;最后,通過實際化工生產系統(tǒng)的數據分析對所提方法進行有效性驗證。實驗結果表明,相比于傳統(tǒng)方法,由該方法得到的重構相空間的信息更加完備,其信息量和平均峰值信噪比分別平均提高135.6%和40.6%。該方法為解決多源異類傳感器數據融合問題提供了一種新思路。
[Abstract]:According to the number of state variables in the monitoring of chemical production system is huge, high redundancy problem, proposed a multi-source data fusion method by using phase space reconstruction. Firstly, according to the mutual information method and Cao method respectively to calculate the phase space reconstruction parameters of delay time and embedding dimension; then, information entropy fusion estimation fusion target function method to improve the adaptive weighting based on using social cognitive optimization algorithm to determine the weights of each information source, multi-source data fusion; finally, through the actual chemical production data analysis system to verify the validity of the proposed method. The experimental results show that compared with the traditional method, the reconstruction obtained by the method of phase space information more complete than the average increase of 135.6%, respectively, and the 40.6%. method to solve the multi-source heterogeneous sensor data fusion problem of the information quantity and average peak signal-to-noise A new way of thinking is provided.

【作者單位】： 西安交通大學機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51375375)
【分類號】：TP202
【正文快照】： 化工生產系統(tǒng)是典型的耗散系統(tǒng),其中包含數百甚至更多的監(jiān)測變量對其狀態(tài)進行監(jiān)測,產生了海量的監(jiān)測時間序列,但同時也帶來了大量的冗余信息。多傳感器數據融合技術能夠將來自多個傳感器的信息和數據進行綜合分析與處理,在實現(xiàn)多源信息互補的同時能有效降低冗余程度。數據級融

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本文編號：1418503