基于数据融合技术的多模型状态监测与故障预报

• 作者: 童国强 陈前
• 来源期刊: 工业控制计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 故障预报 贝叶斯推理 流化催化裂化装置
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 测控系统
• 页码范围: 19-20,61
• 页数: 3页
• 分类号: TP2
• 字数: 3199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-182X.2005.06.009

摘要

提出了将多传感器数据融合技术引入到工程系统的状态监测与故障预报领域,实现多模型监测,以提高故障预报的准确性和可靠性,并研究了将Bayes融合算法和自适应加权算法相结合实现多模型的决策融合.并针对一套石油化工工业的流化催化裂化装置(FCCU)仿真系统建立了多模型监测系统,融合的结果表明,对比于单一模型预报,通过使用融合算法实现多模型监测可以有效地提高预报的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈前	南京航空航天大学自动化学院	65	483	12.0	20.0
2	童国强	南京航空航天大学自动化学院	1	5	1.0	1.0