D-S融合RBFNN在传感器故障诊断中的应用

• 作者: 张小凤 王杰 王璇
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 故障诊断 信息融合:RBF网络 证据理论
• 年，卷（期）: 2008,（31）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 163-165
• 页数: 3页
• 分类号: TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.31.070

摘要

对传感器的状态检测和故障诊断是进行石油预警前的重要环节.本文提出了基于RBF网络的证据理论在不同识别框架下的传感器故障诊断的信息融合方法.利用多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息,为故障的检测和分离提供诊断依据.采用径向基函数状态识别网络采获得传感器状态信任分布函数,解决了因输入参数的改变而不可用的缺点.在不同识别框架下的证据组合规则,采用精细运算和粗化运算,以减少传感器状态的不确定性.实验室数据仿真表明,该方法可以对传感器进行及时、准确的状态检测和故障诊断,而且计算速度快,实时性强,具有实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王杰	郑州大学电气工程学院	142	1137	17.0	27.0
2	王璇	郑州大学电气工程学院	11	66	4.0	8.0
3	张小凤	郑州大学电气工程学院	2	33	2.0	2.0