多传感信息融合在液压故障诊断中的应用

• 作者: 张旭婧 雒明哲
• 来源期刊: 液压气动与密封
• 学科: 工学
• 关键词: PSO-Hopfield神经网络 修正的D-S证据理论 故障诊断 多传感信息融合
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 9-12
• 分类号: TH137|TP181
• 字数: 3139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0813.2012.06.003

摘要

针对恶劣工作环境下多传感信息融合识别效果差和D-S证据理论中证据难获取的问题,在组建有效的传感器网络的基础上,结合改进的JDL模型并根据数据融合分级处理思想,数据层采用自适应加权最小平方估计法对数据进行清洗和特征提取,特征层通过多并行PSO-Hopfield网络的联想记忆功能进行局部诊断,决策层根据修正的D-S证据理论进行时空域融合,并且每级和最终诊断之间都有直接数据通信和反馈,使得知识库信息能为数据挖掘进行知识发现作必要的数据储备.通过仿真结果可知:该数据融合系统容错性强、能综合利用传感器信息并准确定位故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张旭婧	太原科技大学电子信息工程学院	2	2	1.0	1.0
2	雒明哲	南水北调中线干线工程建设管理局河北直管项目建设管理部	3	2	1.0	1.0