基于信息融合技術(shù)的故障診斷模型和方法研究.pdf

1、故障診斷系統(tǒng)利用診斷對(duì)象系統(tǒng)運(yùn)行的各種狀態(tài)信息和已有的各種知識(shí),進(jìn)行信息的綜合處理,最終得到關(guān)于系統(tǒng)運(yùn)行狀況和故障狀況的綜合評(píng)價(jià),因此信息融合技術(shù)是進(jìn)行故障診斷的一種有效的方法.本文在詳細(xì)分析了故障診斷技術(shù)和信息融合技術(shù)的基本原理以及它們之間關(guān)系的基礎(chǔ)上,提出了一種新的基于信息融合技術(shù)的故障診斷模型和方法.該模型包括信號(hào)采集和處理、特征提取、信息分配、局部診斷和決策融合診斷等過(guò)程.在信號(hào)處理部分采用小波分析方法提取信號(hào)的特征;在信息分配

2、過(guò)程,采用特征的廣義模糊熵作為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,利用相關(guān)分析法降低特征維數(shù),從而實(shí)現(xiàn)特征信息的分配;局部診斷網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn);全局決策融合網(wǎng)絡(luò),采用證據(jù)理論和模糊積分方法進(jìn)行決策融合.本文提出了應(yīng)用證據(jù)理論進(jìn)行全局融合診斷時(shí)基本概率賦值的一種構(gòu)造方法,提出了應(yīng)用模糊積分進(jìn)行故障診斷時(shí)的模糊測(cè)度的一種構(gòu)造方法.與其他的故障診斷方法相比較,本文提出的模型和方法在原理上從人類的神經(jīng)生理結(jié)構(gòu)入手,模擬人類對(duì)故障判斷的一般過(guò)程,因此方法上更接近人類

3、對(duì)事物的認(rèn)識(shí)過(guò)程.通過(guò)對(duì)故障征兆的融合,可以給出精度更高和更可靠的診斷結(jié)果,避免了診斷過(guò)程中的信息丟失;證據(jù)理論和模糊積分融合方法可以減少?zèng)Q策過(guò)程中的不確定性,大大的提高了決策的精度.將本文提出的基于信息融合技術(shù)的故障診斷方法應(yīng)于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)氣閥機(jī)構(gòu)的故障進(jìn)行診斷.診斷結(jié)果表明,該方法的故障診斷結(jié)果與實(shí)際情況是非常吻合的,驗(yàn)證了方法的可行性和正確性.該方法還可以進(jìn)一步推廣應(yīng)用于其他復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷.最后本文在理論分析