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第
11
卷第
4
期
2012
年
8
月
江 南 大 学 学 报
(
自 然 科 学 版
)
JournalofJiangnanUniversity(NaturalScienceEdition)
Vol.11 No.4
Aug. 2012
收稿日期
:2012-04-28;
修订日期
:2012-05-22。
基金项目
:
上海市自然科学基金项目
(11ZR1413900);
上海市教委重点科研项目
(09ZZ211);
上海市教委重点学科
项目
(J51901);
上海电机学院重点学科项目
(09XKJ01)。
作者简介
:
徐余法
(1964—),
男
,
上海人
,
教授
,
硕士生导师
,
工学博士
。
主要从事故障诊断
、
信息融合等研究
。
Email:xyf690@21cn.com
基于随机集的证据理论的改进在发电机
故障诊断中的应用
徐余法
1
,
李
月
1,2
,
陈国初
1
,
王
健
1,2
(1
上海电机学院 电气学院
,
上海
200240;2
华东理工大学 信息科学与工程学院
,
上海
200237)
摘
要
:
在多传感器信息融合处理故障诊断问题过程中
,
传统证据理论对含有冲突证据的处理结
果与实际相悖
。
文中运用随机集的方法对传统的证据理论进行改进
,
提出了一种新的基于证据本
身的可信度权重和基于证据相似度的可信度权重的证据调整方法
,
并将改进后的方法应用于发电
机系统的故障诊断中
。
结果表明
,
与传统证据理论相比改进后的方法更加精确地辨识出故障源
,
提高了诊断系统的性能
。
关键词
:
信息融合
;DS
证据理论
;
证据相似度
;
随机集理论
中图分类号
:TP206.3
文献标识码
:A
文章编号
:1671-7147(2012)04-0474-04
ApplicationofImprovedEvidenceTheoryBasedonRandom
SetinFaultDiagnosisofGeneratingMotor
XUYufa
1
, LIYue
1,2
, CHENGuochu
1
, WANGJian
1,2
(1.SchoolofElectricalEngineering,ShanghaiDianjiUniversity,Shanghai200240,China;2.CollegeofInformationScience
andEngineering,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China)
Abstract:Itiscontrarytofactwhenconventionalevidencetheoryisusedtodealwithconflictingevidencesinmultisensor
informationfusionfaultdiagnosissystem.Thispapermakesanimprovementtothecombiningrulesofevidencetheorybased
onrandomsettheory.Anevidenceadjustingmethodusingbeliefweightsofevidenceitselfandbeliefweightsofevidence
similarityisproposed.Andthismethodisusedinfaultdiagnosisofgeneratingmotorsystem.Theresultoftheexperiment
showsthatthenewmethodcanimprovethereliabilityandaccuracyoffaultdiagnosisresults
,andenhancetheperformance
ofthesystem.
Keywords:informationfusion,DSevidencetheory,evidencerelevance,randomsettheory
信息融合自其产生以来受到强烈关注
,
其重要
性也越来越为人们所知
。
很多研究者直接把信息
融合称为多传感器融合
[12]
。
DS
证据理论是信息融合中常用的方法
,
但是
在证据之间存在冲突的情况下
,DS
证据理论得出
的融合结果是与实际情况相悖的
。
采用随机集理
论对传统的
DS
证据理论进行改进
,
一方面是可以
解决证据之间冲突时不能得出正确的结果的问题
,
另一方面由于随机集理论可以统一多种信息类
,
为
多源信息的融合提供一个统一的框架
,
其可以解决
信息融合中信息类型不一致的问题
。
发电机系统是一个复杂多源的系统
,
其故障若
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