基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断

• 作者: 刘希亮 张倩 李方溪 陈桂明
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 证据理论 遗传神经网络 冲突证据 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 1341-1345
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.10.013

摘要

针对传感器信号不确定会产生冲突证据的问题，提出了一种基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。提出了基于遗传神经网络的原始证据生成方法，利用遗传算法优化神经网络参数，提高网络训练速度；定义了向量空间和方向相似度，利用分类准则函数区分冲突证据和相似证据，通过可信度修正冲突证据，降低了因不确定性产生的冲突对合成结果的影响。通过齿轮泵故障实验验证了改进方法的有效性，改进方法的诊断正确率明显高于单一传感器的诊断正确率，并通过设置适当的阈值提高了方法的灵活性和适用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈桂明		79	467	13.0	17.0
2	张倩		19	115	6.0	10.0
3	刘希亮		17	111	7.0	9.0
4	李方溪		13	84	6.0	9.0