D-S证据理论在设备故障诊断中的信息融合方法

"这篇论文是2003年发表在《大连理工大学学报》上的自然科学类论文，由王奉涛、马孝江等人撰写。文章介绍了如何应用Dempster-Shafer证据理论进行设备故障诊断中的信息融合，尤其是针对旋转机械故障的诊断。通过神经网络构建基本概率分配和诊断决策规则，提出了一种多故障特征信息融合的方法，以提高诊断结论的可信度和减少不确定性。实验结果显示，这种方法有效提高了诊断的准确性和可靠性。关键词包括Dempster-Shafer证据理论、神经网络、信息融合和故障诊断。" 正文: Dempster-Shafer证据理论（D-S证据理论）是一种处理不确定性和模糊信息的数学框架，尤其适用于信息融合和决策分析。在设备故障诊断中，由于设备可能表现出多种故障特征，单一的信息源往往不足以提供全面和准确的诊断。因此，将来自不同传感器或分析手段的多源信息进行融合，可以提高诊断的精度。 论文提出了一种基于神经网络的基本概率分配（Basic Probability Assignment, BPA）构造方法。神经网络作为一种非线性模型，能够学习和模拟复杂的输入-输出关系，适应设备故障诊断中的非线性特性。通过训练神经网络，可以将不同故障特征映射到相应的概率分布上，形成BPA。 诊断决策规则是D-S证据理论中的关键组成部分，它规定了如何将不同来源的证据合并，以形成最终的决策。Dempster's rule of combination是D-S证据理论中的融合规则，用于处理不兼容或冲突的证据，即使这些证据来自于不同的信息源。在故障诊断中，这一规则可以帮助消除或降低不确定性，从而得到更可靠的诊断结论。 在旋转机械故障诊断实例中，论文详细阐述了实施D-S证据理论融合方法的步骤。首先，从多个传感器收集故障特征信息，然后利用神经网络构建BPA，接着应用Dempster's rule进行证据融合，最后得出诊断决策。通过这种方法，诊断结论的可信度显著提升，不确定性显著降低，证明了这种方法的有效性。 信息融合在决策层的实施，意味着在经过数据预处理和特征提取后，对高层级的抽象信息进行整合。这种融合不仅考虑了数据的物理含义，还考虑了它们之间的逻辑关系，从而生成更全面、更准确的诊断结果。 总结来说，这篇论文通过结合Dempster-Shafer证据理论和神经网络技术，提出了一种创新的设备故障诊断策略。它强调了多故障特征信息融合在提高诊断效率和准确性方面的重要性，对于设备健康管理、预防性维护以及工业自动化领域具有重要的理论和实践意义。