D-S证据理论驱动的电路系统故障诊断与多传感器融合

本文主要探讨了故障诊断技术中的一种先进方法——基于DS证据法则的数据融合算法在实际系统中的应用。DS证据理论，由Dempster和Sharper提出，是一种处理不确定性和不完备信息的统计推理框架，特别适用于多源、多模态数据的融合和决策支持系统。 文章首先概述了DS证据理论的基本原理，该理论通过概率论和 Dempster-Shafer证据理论相结合，允许不同来源的信息以可信度的形式进行融合，从而形成一个更为全面和准确的决策依据。这种理论强调了在面对模糊、不确定或不完全一致的传感器数据时，如何通过合理整合来提高故障诊断的可靠性。 接下来，作者将焦点转向了电压-编码电路板这一具体系统，这是一种常见的电子设备，可能存在多种潜在故障。通过应用DS证据理论的数据融合算法，研究者试图找出一种有效的故障元器件诊断策略。这种方法能够综合考虑来自多个传感器的数据，通过证据的加权和融合，有效地识别出故障模式，并定位到具体的故障元件。 实验结果显示，采用DS证据理论的多传感器信息融合显著提升了故障模式识别的精度，这在一定程度上避免了单一传感器误报或漏报的问题，从而提高了整体的故障诊断性能。这对于实际工业环境中的复杂系统来说，具有很高的实用价值，因为它可以减少维护成本，提高系统的可靠性和安全性。 这篇论文不仅阐述了DS证据理论在故障诊断领域的理论基础，还展示了其在实际电路故障诊断中的应用效果。它为故障检测和维修提供了新的视角和工具，对于提升现代工业系统的智能化和自适应性具有重要意义。