基于神经网络和证据理论的信息融合在故障诊断中的应用

• 作者: 朱赛 李伟 梁玉英
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 信息融合 人工神经网络 证据理论 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 2888-2890,2893
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文

摘要

针对电子设备故障诊断中数据处理量大,容错能力差,匹配冲突等问题,提出了基于神经网络、证据理论信息融合进行故障诊断的方法；首先,应用BP神经网络将特征提取后的信息进行特征级融合,实现了一定的数据压缩,然后,采用证据理论对不同的诊断结果组成的证据体进行决策级融合,减小故障诊断的不确定性,并解决各故障之间匹配冲突的问题；最后,以某型雷达I/O接口板为例说明了本文方法的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁玉英	军械工程学院光学与电子工程系	69	362	10.0	15.0
2	李伟	军械工程学院光学与电子工程系	51	246	9.0	12.0
3	朱赛	军械工程学院光学与电子工程系	25	101	6.0	7.0