神经网络与证据理论结合的液压系统故障诊断

"基于神经网络和证据理论的液压系统故障诊断 (2012年)" 在2012年的一篇自然科学论文中，作者邓丽君、董增寿和宋明远探讨了一种创新的液压系统故障诊断方法，该方法结合了神经网络和Dempster-Shafer（D-S）证据理论。液压系统在工程车辆中扮演关键角色，其健康状态对于设备的整体性能至关重要。由于液压系统的故障特性——多样、复杂、隐蔽和不确定，传统的单传感器诊断方法往往难以提供全面的状态信息。 为了解决这个问题，作者提出了一种信息融合的策略。他们利用神经网络构建多个子网络模块，每个子网络专注于系统的不同部分或故障模式，进行局部诊断。子网络的输出被视作证据理论中的基本可信度，这些可信度通过D-S证据理论进行融合，以得出最终的故障诊断决策。这种方法的优势在于，它不仅简化了神经网络结构，提升了局部诊断的精度，还通过融合多源多特征参数，充分利用了传感器数据的冗余和互补性，从而提高了诊断的准确性，减少了决策的不确定性。 D-S证据理论是一种处理不确定性和不完整性信息的有效工具，它允许合并来自不同来源的证据，即使这些证据可能是冲突的。在此应用中，它有助于解决神经网络可能产生的模糊或不精确的诊断结果，通过整合多个子网络的输出，提高了整体诊断的可靠性。 实例研究表明，与依赖单一故障特征的诊断方法相比，这种结合神经网络和证据理论的方法在故障诊断的准确率上有显著提升，同时也降低了决策的不确信度。这表明，该方法在实际液压系统故障诊断中具有很高的实用价值，特别是在需要处理大量不确定信息的复杂系统中。 论文的发表进一步证明了多传感器信息融合技术在提高诊断效率和准确性方面的潜力，同时也强调了神经网络在处理非线性问题和自学习能力上的优势。这种方法的提出为液压系统和其他类似复杂系统的故障诊断提供了新的思路和工具，对于未来智能维护和预测性维护策略的发展具有积极的推动作用。