D-S证据理论结合信息熵与判断矩阵的故障诊断改进方法

"这篇论文是2013年发表在北京工业大学学报上的工程技术类学术论文，作者是战摇红、谭继文和薛金亮，主要研究的是如何改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论以提升故障诊断的科学性和准确性。论文中提到，传统的D-S证据理论在处理多源信息融合时可能存在不足，尤其是在面对不同证据重要性差异的情况下。为解决这一问题，作者提出了一种结合信息熵和判断矩阵一致性的加权赋值方法，对证据进行权重调整，然后再运用D-S证据理论进行决策级融合。这种方法兼顾了主观和客观因素，通过实例分析证明，改进后的融合方法能够提高诊断的置信度，降低不确定性，从而显著提升了故障诊断的科学性和实际应用价值。该研究对故障诊断领域具有重要的理论与实践意义。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **Dempster-Shafer证据理论**：D-S证据理论是一种处理不确定性和不完整性信息的数学框架，它允许对来自不同来源的证据进行融合，以得出更可靠的结论。 2. **信息熵**：信息熵是衡量信息不确定性的度量，用于评估证据的不确定性或信息含量。在文中，信息熵被用来评估证据的重要程度，以此进行加权赋值。 3. **判断矩阵一致性**：判断矩阵用于表示专家或决策者对不同因素的相对重要性的判断。一致性判断矩阵可以确保评价的合理性，避免因主观因素导致的偏见。 4. **证据的加权赋值与调整**：根据信息熵和判断矩阵一致性，论文提出了一种新的方法，对每个证据赋予不同的权重，以反映其在诊断过程中的相对重要性，这有助于更公正地处理多源信息。 5. **决策级融合**：经过加权调整后的证据，利用D-S证据理论的合成规则进行融合，生成最终的决策，以提高诊断的准确性和可信度。 6. **故障诊断**：这是研究的应用背景，通过对多种证据的融合处理，提高故障识别的科学性和可靠性，减少不确定性，对于设备维护和故障预防具有重大意义。 7. **实例分析**：论文通过具体案例展示了改进方法的有效性，证明了融合结果能够增强置信度，降低不确定性，提升了故障诊断的精度和实用性。 通过这些知识点，该研究为故障诊断领域提供了一种创新的信息融合策略，强调了在处理复杂诊断问题时，如何综合考虑主观判断和客观数据的重要性。