基于PCA和信息融合理论的传感器故障诊断

• 作者: 伍江超 赵乃卓
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 主元分析 信息融合 小波神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 2033-2035
• 页数: 3页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文

摘要

针对矿用传感器系统检测复杂、难以确定故障源等问题,提出一种基于主元分析(Principal component analysis,PCA)和信息融合理论的传感器故障诊断方法;首先利用主元分析法对监测样本数据进行处理,实现数据的约简降维,然后对得到的低维特征数据进行关联,构建PCA模型,利用其判断系统是否有故障源,若发现有传感器产生故障,则用小波神经网络和D-S证据理论构成特征层、决策层两级信息融合结构,对信息进行融合处理,最终将故障传感器分离出来;实例仿真表明,该方法能精确定位并准确诊断出故障传感器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵乃卓	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	22	97	6.0	7.0
2	伍江超	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	2	8	2.0	2.0