基于DPCA和改进证据理论的融合式故障诊断

• 作者: 李果 马建晓 马春阳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 动态主元分析 证据理论 故障诊断 多信息融合
• 年，卷（期）: 2019,（20）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 197-201
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4589字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1903-0365

摘要

为了利用同一设备的多源特征信息提高故障诊断的准确性,提出了一种基于动态主元分析法(DPCA)和改进证据理论的融合式故障诊断方法.该方法利用DPCA在多个层面对设备故障特征诊断构成多证据体,基于统计误差的证据权威性系数修正基本指派概率,提出了证据的时间权威性换算和冲突度的加权分配方法,改进了证据组合规则.实验结果表明,多信息源证据体的加权融合处理能够明显降低单一信息源诊断间的冲突,在融合可信度提高50%左右的同时不确定性大大降低,并且随着证据权威性的下降,诊断结果基本未受影响,该方法可以有效提高故障诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马春阳	河南省经济管理学校汽车工程系	56	107	6.0	9.0
2	李果	南阳师范学院机电工程学院	7	1	1.0	1.0
3	马建晓	南阳师范学院机电工程学院	4	1	1.0	1.0