模糊逻辑与D-S证据理论结合的故障诊断新方法

“基于模糊逻辑和证据理论的故障诊断方法 (2012年) - 国家自然科学基金资助项目（60774029） - 吴晓平教授等作者的研究论文” 本文主要探讨了在故障诊断过程中如何解决信息损失问题以及D-S证据理论在处理模糊信息时的局限性。作者吴晓平、郑之松和付钰提出了一个创新性的解决方案，即结合模糊逻辑和D-S证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。这种方法建立在模糊逻辑基础上，通过引入决策级信息融合技术，旨在提高故障诊断的准确率。 模糊逻辑是一种处理不精确或不确定信息的工具，它允许对数据进行连续而非二元的隶属度分配。在故障诊断中，模糊逻辑能够较好地处理传感器数据的不精确性和不确定性，例如，当传感器读数可能在正常值附近波动时。模糊逻辑的使用可以更准确地反映实际情况，避免因数据的模糊性导致的误判。 D-S证据理论，又称为证据理论或 Dempster-Shafer 理论，是一种处理不确定信息的框架，特别适用于处理矛盾或不一致的数据。然而，当处理模糊信息时，D-S证据理论可能遇到挑战，因为它通常假设信息是清晰且独立的。在本研究中，作者试图克服这一局限性，将模糊逻辑与D-S证据理论相结合。 论文提出的方法采用模糊隶属函数来分配基本可信度，这种分配方式考虑了传感器数据的模糊性和不确定性。通过这种方式，可以更好地利用传感器之间的冗余和互补信息，以提高诊断的准确性和可靠性。在实际应用中，这种方法对于识别复杂的系统故障尤其有用，因为这些故障往往伴随着多种可能的原因和大量的传感器数据。 通过实例分析，作者验证了该方法的合理性和有效性。这种方法的实施可以减少信息损失，提高故障诊断系统的性能，对于依赖于多传感器数据的复杂系统具有重要的实践意义。研究结果对进一步改进故障诊断系统，特别是在军事和工业领域的高精度和高可靠性的系统中，具有深远的影响。 关键词：模糊逻辑，D-S证据理论，故障诊断，多传感器信息融合 中图分类号：TP311 文献标志码：A 文章编号：1009-3486（2012）01-0010-05 这篇论文是2012年由吴晓平教授及其团队发表的，得到了国家自然科学基金的支持，展示了在模糊逻辑和证据理论融合领域的最新研究成果，对于理解和改进故障诊断技术有着重要的学术价值和应用前景。