基于D-S证据理论和不同子神经网络集成的磨粒识别

针对磨粒识别问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法.首先对特征参数进行优化分组,然后对每一组建立对应的分类子神经网络,分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行识别,得到初步的诊断结果,经过归一化后作为2组基本概率分配函数,最后运用D-S证据理论进行融合得到最终识别结果.算例分析表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合识别方法比单个诊断方法具有更高的准确性.     

基于证据理论的航空发动机早期故障诊断方法

在分析航空发动机早期故障特点和数据融合的基础上,将证据理论应用于发动机故障征兆级别的数据融合中,提出了构造基本信任指派函数的方法,从而得到了更准确的早期故障征兆.在此基础上,应用模糊聚类分析方法,依据最大隶属度原则得到发动机早期故障源.该方法考虑了发动机早期故障征兆不明确、不精确、不肯定等特点,应用模糊测度来表示征兆,更符合发动机早期故障的实际情况.      

基于知识规则的发动机磨损故障诊断专家系统

针对某型发动机试车状态的磨损故障诊断问题,运用了两种最常用的滑油分析技术——铁谱分析和光谱分析,同时结合发动机试车台监测数据,对该型发动机试车过程中的磨损故障进行专家诊断。首先依据领域专家的经验,通过分析得到了各种分析方法的诊断专家知识,并将其转换为基于if-then的知识规则存放于知识库中;其次,依据各种分析方法的标准磨损界限值,将原始数据进行了预处理,统一转换成故障征兆的字符表达式;最后,根据应用正向推理机得到磨损故障的诊断结果。      

基于多分类器融合的航空发动机气路故障诊断

为解决航空发动机这一复杂系统的故障诊断问题,提高智能化诊断方法的准确率,使用了D-S证据理论对RBF神经网络、BP神经网络和支持向量机三个诊断子系统的诊断结果进行决策级融合,结果表明D-S证据理论的使用可以达到比单独运用三个子系统具有更好的诊断效能,经过融合降低了误诊率,改善了诊断性能。     

基于改进D-S证据理论的航空发动机转子故障决策融合诊断研究

针对单一传感器的测量信息难以准确、全面地反映航空发动机转子、轴承和齿轮的工作状况,进而造成振动故障诊断难度大的问题,提出安装多个振动传感器组成传感器网络,建立基于多传感器信息的发动机转子故障决策融合诊断系统。由于多传感器系统不可避免地会存在各传感器信息不一致、信息冲突的情形,因此针对该融合诊断系统的信号测量、信息预处理、特征提取、故障诊断及决策融合5个环节,重点研究了决策融合环节的Dempster-Shafer（D-S）证据决策融合方法存在的冲突证据融合失效问题。通过分析原因,从避免“一票否决”现象和证据加权平均两个方面进行改进,提出了改进D-S证据融合方法,并应用于航空发动机转子的模拟故障决策融合诊断中。结果表明基于D-S证据理论对3个传感器的单一诊断结果进行决策融合,能得到比任一单个传感器更准确、可靠的结果;而改进D-S证据融合方法由于能在一定程度上克服冲突证据融合带来的失效问题,且能同时兼顾处理好非冲突证据的融合,故其对于证据冲突和非冲突情形都取得了较好的融合效果,因此总的分类正确率要高于常规D-S算法和PCR5算法。     

基于神经网络和证据融合理论的航空发动机气路故障诊断

为解决航空发动机这一复杂系统的故障诊断问题,提高智能化诊断方法的准确率,使用了改良的D-S证据理论,对基于自组织竞争网络和BP神经网络的2个诊断子系统的诊断结果进行决策级融合。结果显示,经过融合整个系统降低了误诊率,改善了诊断性能。文章还针对噪声干扰的情况,通过调整对于2个子系统的权重,在保证高准确率的同时提高了系统的抗噪声性能。研究结果表明D-S证据理论的使用可以达到比单独运用2个神经网络子系统都要好的诊断效能。     

一种求解D-S诊断识别框架方法

利用D-S证据理论进行故障诊断时,首先需准确地确定出诊断识别框架,这是D-S故障诊断的先决条件.在导弹武器等复杂系统中,存在着故障原因与故障征兆之间关联关系不确定的现象,增加了求取诊断识别框架的困难.为此,提出了一种求取复杂系统的D-S诊断识别框架方法.首先,基于基本诊断模型,给出了诊断贝叶斯网络模型.以及求解诊断贝叶斯网络模型的方法;然后,给出了征兆集合等概念以及求解故障识别框架的方法;最后,通过示例验证了方法的正确性.     

航空发动机滑油综合监控中的磨损故障融合诊断研究

单一的滑油光谱监控手段容易漏报航空发动机磨损故障.根据滑油光谱监控和自动磨粒检测互补的特点,在某型航空发动机上实施滑油综合监控,应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现发动机磨损故障的融合诊断,并开发出基于上述监控方法和信息融合诊断的滑油监控专家系统.通过对实际诊断案例进行分析,结果表明:提出的滑油综合监控和融合诊断方法可有效解决该型发动机轴承故障预报的难题.      

模糊推理和证据理论融合的航空发动机故障诊断

提出了一种模糊推理与证据理论相结合的航空发动机故障诊断方法.首先,根据故障征兆信号,结合专家经验对发动机故障原因发生的可能进行模糊推理,解决故障诊断中的模糊性问题;其次,将模糊推理结果作为证据的基本置信度分配,确保赋值的准确性;最终,采用证据组合规则对多个证据进行融合决策,减小故障诊断的不确定性测度,并解决证据间的冲突问题,从而实现对故障源的精确定位.实验结果表明,该方法可行且有效.      

D-S证据理论及其在滑油故障诊断中的应用

结合算例阐述了D-S证据融合理论的基本思想及其改进公式,并应用在航空发动机滑油光谱分析和磨粒分析中,表明D-S证据理论是航空发动机滑油故障诊断中一种非常有效的数据融合方法。     

一种基于相邻模块化加权D-S的融合诊断方法

常规D-S (Dempster-Shafter)决策融合方法由于其自身理论不足,不能很好直接处理决策结果偏差大、冲突大的传感器融合问题,因而对于信息高冲突情况下的转子微弱故障融合诊断存在着失效问题。针对该类问题与不足,借鉴复杂网络的舆论传播、社会学习理论及多智能体一致性决策的相关概念与思路,从避免决策结果冲突大的传感器直接进行融合的角度进行改进,提出相邻模块化加权D-S融合方法。该方法首先根据初步结果进行相邻节点与模块划分,只有决策距离在相邻界限值范围内的相邻模块节点才能进行决策融合;对于同一模块内相邻节点,根据各节点决策权重及初步决策结果采用加权D-S融合方法进行决策融合;针对融合结果再进行相邻节点模块划分与融合,依此步骤进行循环划分与融合,直到所有模块与节点均不相邻;最后采用专家权威决策方法确定权重和最大的模块融合结果作为最终的传感器网络一致性决策结果。通过多传感器网络的转子故障模拟实验对所提方法进行验证,应用结果表明:所提方法可以较好解决少数传感器诊断正确、而多数诊断错误的信息高冲突条件下的局部微弱故障融合诊断问题。     

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术

针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析;在此基础上,将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较;最后,进行了轴承疲劳加速试验,将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计,基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高;其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏,相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。      

基于正则化多核判别分析的航空发动机滚动轴承早期故障融合诊断方法

针对基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承早期故障诊断问题,提出了一种基于正则化多核判别分析的融合诊断方法.该方法首先提取多种类型的滚动轴承故障特征;然后采用相同的一组核参数为不同类型的特征分别构造一组核矩阵,并将所有核矩阵组合在一起;最后通过求解一个半无限线性规划得到该组核矩阵关于正则化核判别分析的目标函数的最优线性组合系数,进一步采用该系数计算所有核矩阵的线性组合,从而实现多种类型特征信息的融合.实验结果表明:该方法诊断正确率与采用单一类型特征诊断的最高正确率相比提高了9.25%,同时可以避免核矩阵需要人工选择的问题,从而进一步提高了故障诊断的自动化水平.      

航空发动机的模糊故障诊断方法研究

提出了一种基于T-S模糊模型的故障诊断方法, 该方法从样本空间提取模糊规则, 在模糊系统参数最优化的同时实现了对模糊系统结构的自适应优化, 并给出了故障判定的阈值确定方法.以某涡扇发动机定检稳态的机载记录数据为依据, 将基于T-S模糊模型的故障诊断方法应用于航空发动机, 研究结果表明, 该方法能准确地判定某涡扇发动机的健康状况, 将其应用于航空发动机故障诊断是可行、有效的.      

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

基于云模型和改进D-S证据理论的目标识别决策方法

在目标识别决策系统中,多探测器多源信息融合的模糊性和不确定性以及各探测周期所得信息的冲突互斥会造成目标识别决策不精准。为解决这一问题,提出基于云模型和改进D-S （Dempster-Shafer）证据理论的目标识别决策方法。首先,将目标识别准确性这一语言评价值划分为不同评价区间等级,以不同评价等级标准云为参照将各探测器各探测周期所得信息转化为云决策矩阵,得出各周期各等级隶属度,进而构建出基本概率分配函数（mass函数）;其次,基于证据理论引入冲突度、差异度、离散度3类衡量冲突大小的参数,定义了一种新的证据冲突参数,同时改进证据冲突融合算法,对各探测器各周期证据体进行修正并融合;再次,结合各探测器权重加权得出各目标综合识别决策的mass函数对目标进行决策;最后,结合算例,验证该方法的适用性,并与其他方法相对比验证了本文方法的优越性。