证据理论及其在早期故障诊断信息融合中的应用研究

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时间:2019-02-02

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1、摘要航空发动机作为飞机最主要的部件,它的安全性与可靠性直接影响到飞机的飞行性能、经济性和机组人员生命安全。如果能在发动机故障的早期,将其检测出来,并予以处理,将会有效地提高发动机工作的安全性、可靠性。所以,有必要展开对发动机早期故障诊断的研究。但是,在发动机故障处于早期阶段时,故障特征非常微弱,而且故障特征的出现具有不确定性。为了提高早期故障诊断的准确性,对大量监测发动机实时状态的传感器所得到的发动机早期故障的数据进行融合成为了非常必要和有效的途经。当前,随着信息技术、计算机技术以及传感器技术的

2、发展,D.S证据理论做为一种有效的不确定性推理工具已被广泛地研究和成功地应用于信息融合中,这也使得基于D.S证据理论的信息融合技术成为一种非常有效的航空发动机早期故障诊断的方式。本论文来自于国家自然科学基金项目:基于微弱信号特征提取和不确定多信息融合的航空发动机早期故障诊断研究(项目编号:60672165)。论文首先对信息融合工具D.S证据理论进行了研究。对证据理论自身在融合高冲突证据时出现的悖论问题从证据产生融合的三个方面进行分析:1)证据及其焦元信任指派完全相同;2)证据完全相同而证据内部基

3、元信任指派不同;3)证据完全相同而证据内部基元信任指派不同。从这三个方面得出了证据理论产生信任聚焦的原因。并在此基础上,依据局部冲突局部分配的思想,提出了基于证据绝对与相对基元差异因子的新悖论合成公式,并与其它合成方法的结果进行了比较,得出了新方法信任聚焦的有效性和鲁棒性,有效地解决了证据理论在合成高冲突证据时出现的悖论问题。其次,介绍了信息融合的基本概念、级别、层次和目前信息融合的方法。结合故障诊断技术的特点,从故障诊断信息融合的实际背景以及信息论角度出发,说明了信息融合应用在故障诊断中坚实的

4、数学基础。结合信息融合的级别与层次,说明了一般故障诊断信息融合的基本结构和框架,并对故障诊断信息融合的方法进行了总结。最后,把D.S证据理论应用到航空发动机信息融合的早期故障诊断中,建立了应用证据理论对早期故障进行诊断的模型。这一部分重点从以下两个方面进行了展开:把证据理论应用到故障诊断信息的特征层的信息融合,在早期故障诊断摘要的模型中提出了一种新的BPA构造方法,得出了比单一传感器更精确的故障征兆信息;考虑到在故障诊断中要得出故障原因而不是故障征兆的实际要求,同时,结合航空发动机故障早期阶段的

5、特点,应用模糊测度表示故障征兆。最后,应用模糊聚类分析,以最大隶属度原则为标准得出航空发动机早期故障的原因。关键词:证据理论,证据冲突,信息融合,早期故障IIABSTRACTAero—engineisthemostimportantcomponentofmrcrag,SOitssecurityandreliabilityhascloseeffectontheaircraftflightperformance,economyandsecurityofthecrew.Ifthefaultofaero

6、—enginecanbedetectedandresolvedintheearlystage,aero-enginesecurityandreliabilityCanbeincreasedefficiently.Consequently,itisessentialtodotheresearchontheearlyfaultoftheaero-engine.However,theearlyfaultsymptomoftheaero—engineisveryfragileanditisuncerta

7、inintheearlyfaultstage.Consequently,inordertoimproveaccuracyofearlyfaultdiagnosis,itisanecessaryandefficientwaytofusiontheearlyfaultinformationthatisattainedthroughSensorswhichmonitorthereal-timesituationoftheaero—engine.Nowadays,wimthedevelopmentofi

8、nformationtechnology,computertechnologyandsensortechnology,D-Sevidencetheoryhasbeextensivelyresearchedandsuccessfullyappliedtoinformationfusion.ThismakesinformationfusionmethodbasedonD.Sevidencetheorybecomeaveryeffectivewayinearlyfaultdiagnosisofaero

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