基于证据理论的多传感器融合故障诊断方法.pdf

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1、第2期组合机床与自动化加工技术No．22015年2月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueFeb．2015文章编号：1001—2265(2015)02—0100—04DOI：10．13462／j．cnki．mmtamt．2015．02．028基于证据理论的多传感器融合故障诊断方法术权宏伟，李俊华，彭冬亮(1．西京学院机电工程系，西安710123；2．杭州电子科技大学信息与控制研究所，杭州310018)摘要：在多传感器故障诊断系统中，需要建立故障特征参数空间到故障类型空间的对应关系，同时还需要解决不同传感器

2、对同一机器的诊断结果可能存在冲突的问题。基于证据理论的多传感器融合故障诊断方法可以较好的解决上面的问题。论文首先结合机械故障诊断系统讨论了D—S证据理论，然后给出两传感器融合诊断的具体实例，最后对比分析了单传感器诊断与融合诊断的仿真结果。实验表明，基于D—S证据理论的融合诊断方法可以有效的解决多传感器之间的证据冲突问题，并在一定程度上提高了故障诊断决策的准确性。关键词：故障诊断；D—S证据理论；多传感器融合；信任度函数中图分类号：TH165．3文献标识码：AFaultDiagnosisBasedonD—STheoryUsingMultisensorDataQUANH

3、ong—wei，LIJun—hua，PENGDong-liang(1．DepartmentofMechanical&ElectricalEngineering，XijingUniversity，Xi’an710123，China；2．Institu—teofInformationandControl，HangzhouDianziUniversity，Hangzhou310018，China)Abstract：Inmultisensorfaultdiagnosissystem，arelationshipbetweentheparameterspaceoffeature

4、andthetypespaceforenginefaultneedstobeestablished．Alsotheproblemthatthediagnosticresultsfromdif-ferentsensorsforthesameenginemayconflictneedstobeaddressed．ThemethodoffaultdiagnosisbasedonD—Sevidencetheoryusingmultisensordatafusioncansolvetheproblemsabovetoalargeextent．Thepaperfirstdisc

5、ussedD—Stheoryinconjunctionwithfaultdiagnosissystem；thenaninstanceoffusiondiag—nosisusingtwosensorswasgiven；finallywecomparedthesimulationresultsinsinglesensorwithfusiondi—agnosis．AnalysisshowsthatthemethodbasedonD—Stheorycansolvetheproblemofevidenceconflictinmultisensorfaultdiagnosise

6、ffectively，andimprovetheaccuracyoffaultdiagnosisdecisiontosomeextent．Keywords：faultdiagnosis；D—Sevidencetheory；multi—sensorfusion；belieffunction成像系统的动态范围。在该系统中，图像信息是在两O引言种不同环境下分别由各传感器采集得到。然而，基于使用多传感器数据进行机械故障诊断通常涉及两贝叶斯理论的故障诊断方法需要严格的假设条件和先个主要问题：一是如何从不同类型的传感器数据中提验信息，在很多实际的应用环境中，这些假设通常很难取机

7、械故障的特征信息，并以一种统一的方式来描述满足。它们，从而建立特性信息空间到故障空间的映射模型；近几年来，基于D—S证据理论的故障诊断方法开二是采用什么样的机制来融合这些信息，以使得最后始受到国内外学者越来越广泛的关注，已有大量的文做出的机械发生故障的决策更加准确。献从理论和应用的角度讨论了这一方法。文献目前，针对多传感器融合的故障诊断问题，国内外[9]给出了一种使用D-s证据理论融合多分类器信息已有很多学者展开了相关的研究引。其中的一个研的新技术，它的特点在于根据传感器信息自适应的训究方向是基于贝叶斯理论构建机械故障诊断模型。它练数据以达到系统的均方误差最小。