基于证据理论的TPS诊断性能综合评定

测试程序集TPS(Test Program Set)诊断性能的评定是保证TPS质量的重要手段.针对TPS诊断性能的评定问题,研究了基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的综合评定方法,介绍了D-S证据理论的基本原理,提出了TPS评价验证的数学模型以及基于证据理论的TPS诊断性能综合评定的基本框架,定义了TPS诊断性能的基本概率分配函数(BPAF,Basic Probability Assignment Functions),并在此基础上提出了基于Kolmogorov-Smimov(K-S)检验的BPAF确定方法,给出了TPS诊断性能综合评定的步骤,最后对基于D-S证据理论的TPS诊断性能综合评定的有效性进行了实例分析,结果证明了该方法的有效性.      

多源知识融合处理算法

多源知识融合可有效提高判决结果的可靠性和置信度.借鉴信息融合的思路,分析了知识融合方法和一般模型.重点讨论了基于Bayes准则、基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论以及基于模糊集理论的知识融合算法,给出了基于3种知识融合算法的具体处理步骤,并从算法特点和适用性、实用性等方面对3种知识融合算法性能进行了对比分析.通过知识融合在合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像融合中应用的仿真实验,验证了知识融合算法的有效性.     

融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断

针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值.      

知识与数据融合的可靠性定量模型建模方法

可靠性定量设计的关键是建立可靠性定量模型。现有的可靠性定量模型建模方法主要基于设计人员对产品对象故障规律的知识,包括故障模式、环境扰动、故障机理等。但知识固有的有限性和不完整性必然会给可靠性定量模型带来模型误差和输入参数的不确定性。针对这个问题,提出了基于贝叶斯理论融合知识和数据的可靠性定量模型建模方法,量化并更新模型误差和输入参数的不确定性。为此,首先说明了知识与数据融合的可靠性定量模型建模工作,建立了知识与数据融合的可靠性定量模型建模框架;接着阐述了基于贝叶斯理论的知识与数据融合原理;然后介绍了基于贝叶斯理论融合知识与数据的通用方法,并分别针对性能波动数据和性能退化数据2种常见数据类型进一步详细讨论了各自适用的贝叶斯融合方法;最后通过机载轴向柱塞泵的案例验证了前述方法的可行性和有效性。      

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

应用证据推理理论实现卫星故障诊断信息的融合方法

针对卫星故障诊断中应用同一征兆域信息难以区分的故障，提出了一种基于证据推理理论的故障诊断新方法．该方法应用证据推理理论实现卫星故障不同征兆域信息的融合，从而获得更加准确的故障定位．文中分析了卫星故障诊断中应用证据推理理论进行信息融合的必要性，研究了应用证据推理理论实现卫星故障不同征兆域信息融合的理论方法，给出了该方法的实际应用，讨论了应用该方法需注意的问题，最后给出了结论．     

独立电源多智能体信息融合故障诊断方法

对独立电源系统进行故障诊断与预测研究是保证整个复杂运动装置系统安全性工程的重要环节.分析了目前独立电源故障诊断系统中存在的问题,提出采用多传感器信息融合和多智能体技术相结合的方法来提高故障诊断的可靠性和系统的扩展性.利用智能体的自主性、分布性和协作性,构建了独立电源多智能体信息融合故障诊断系统.根据独立电源故障征兆的特点,将D-S(Dempster-Shafer)证据理论引入到多神经网络的诊断结果融合技术中,阐述了多神经网络局部诊断智能体和D-S证据理论融合诊断智能体的具体实现方法.最后,以某型航空电源故障诊断为例,给出了故障实例的诊断仿真,结果表明该方法可有效提高诊断可信度.     

基于证据理论的潜艇舱室综合环境质量评价

以我国核潜艇舱室环境为研究对象,开展综合环境质量评价研究.经分析确定与潜艇舱室环境质量相关的影响因素主要包括温度、湿度、空气污染物、颗粒状污染物、微生物及噪声.为克服上述多评价因素之间的多项性和不确定性,提出采用基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的潜艇舱室综合环境质量评价方法.该方法是在层次分析法的基础上,引入证据理论,利用D-S合成公式对不同权重的多个专家评价信息进行合成.该方法能够有效综合多个不同权威评价专家的不确定性评价意见,提高评价结果可信度.      

基于多核融合的目标大面积遮挡处理方法

提出了一种基于多核融合的目标遮挡处理方法,用于提高大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性.与现有基于单个对称核加权直方图的mean shift跟踪算法不同,该方法以目标区域内的多个非中心位置为核函数中心,构建多个非对称核加权直方图.由于这些直方图对目标的不同区域赋予了不同的权重,使得在遮挡发生时总存在一些直方图受影响较小.依据各个直方图分别进行mean shift迭代获得一组目标位置估计后,利用D-S证据理论融合判定最终的目标位置.实验结果表明,该方法在目标被大面积遮挡时仍能够获得准确的跟踪.     

证据理论和神经网络结合的目标识别方法

提出用证据理论和神经网络结合的高分辨率雷达(HRR)目标识别方法,即首先把多个目标高分辨一维距离像送入学习矢量量化神经网络,进行目标类证据估计;然后用D-S证据理论对各次估计结果进行融合.提出了连续特征空间离散化及类支持度构造的方法,并分析了神经网络识别的误差原因.仿真实验结果表明,这种方法的输出正确识别率比仅仅使用矢量量化神经网络有较大的改善,抗噪能力也有所提高.     

卫星天线振动信息融合试验研究

讨论了D -S证据推理理论 ,给出了传感器特征信息融合算法。结合卫星天线振动频率分配控制问题 ,进行相应的实验研究 ,对传感器的特征信息进行融合 ,给出了振动响应频率特征信息提取方法 ,剔除边界条件对测试结果置信度的影响     

乏信息材料布氏硬度测量误差的灰自助预报

乏信息材料布氏硬度测量误差的预报是硬度计量领域的新兴课题,有别于传统的统计学理论,综合灰色系统理论和自助法的理论知识,提出一种实现乏信息材料布氏硬度测量误差预报新方法.对小样本空间的材料布氏硬度测量数据中各误差源影响进行标定,计算各误差源对测量结果的误差传递系数,并对各误差源数据序列进行自助法抽样,通过灰自助融合建模获得误差源标定预测值;按照误差合成的方法实现乏信息材料布氏硬度测量误差的灰自助预报.通过具体的实例进行计算,所得的预报结果与采用标准硬度机所得测量结果一致,验证了乏信息材料布氏硬度测量误差灰自助预报新方法.     

基于DS证据理论的航天设备寿命预测方法

以动量轮为研究对象,提出一种基于D S证据理论和Bayes理论的信息融合及寿命预测方法。首先,挖掘多个寿命信息源的内、外部信息作为Bayes多源验前信息,并构建证据集合;其次,利用合成规则对证据集合进行合成,得到合理的验前融合权重的分配结果;然后,利用Bayes方法求解寿命参数的融合验后分布,并计算寿命参数的估计值;最后,根据参数估计值预测设备的剩余寿命。仿真结果表明,基于多源寿命信息融合的预测结果与单一来源的寿命预测结果相比,更加接近于设备的真实寿命信息。     

高超飞行器的天基多尺度异步平台协同探测方法

本文针对多种不同传感器协同探测信息融合过程中的异步融合与时间延迟问题,提出了一种基于多尺度系统理论的多传感器时间配准融合方法。首先,建立单状态多量测的多尺度系统模型。其次,结合尺度递归状态融合算法和有序加权平均策略(OWA)算法,解决了异类传感器间采样率不同而引起的异步融合问题。然后,对融合中心的信息到达情况进行分析,基于OWA算法通过预测补偿方法完成对传感器延迟信息的处理。最后仿真结果表明本文所提方法可以有效解决多传感器协同探测中的异步融合与时间延迟问题。     

考虑分布参数依赖的风险混合不确定性分析方法

在定量化风险评估中,针对变量分布参数存在依赖时的混合不确定性传播问题,提出一种考虑分布参数完全依赖、部分依赖以及独立传播情形的双层混合不确定性刻画与传播框架,内外层分布参数不确定性分别用概率分布与可能性分布刻画,采用蒙特卡罗模拟法与模糊扩展原则相结合的数值求解方法。针对认知不确定性分布参数依赖性,构建了统一的认知不确定性分布参数依赖性模型,并给出依赖性系数的概念。为实现认知不确定性分布参数独立性采样,设计了基于D-S证据理论与随机集相结合的不确定性传播算法,相比于概率刻画下的双层蒙特卡罗方法,计算代价有效降低。以某型氢氧发动机贮箱共底漏气率为算例,验证本文方法的有效性与可行性。