面向主体的智能故障诊断系统：证据理论与信息融合

"这篇论文研究了面向主体的智能在线故障诊断系统，主要关注如何处理多源传感器信息融合中的冲突问题，采用面向焦元的证据理论合成规则，将融合过程分为相关证据合成和冲突证据合成两部分，以提高诊断决策的准确性。通过Agent建模方法构建的故障诊断系统在仿真实验中表现出色，能有效解决因冲突信息导致的诊断困扰。论文还概述了当前的故障诊断技术，包括状态估计、参数估计、小波变换、专家系统和证据理论等方法，强调了证据理论在处理多传感器信息融合中的作用。" 本文主要探讨的是在复杂系统或设备故障诊断中，如何有效融合来自多个传感器的信息。故障诊断是一个关键的技术，它利用多种传感器监测运行中的系统设备，通过状态检测、分离和识别来定位并解决问题，以提升系统的稳定性和安全性。随着系统复杂性的增加和计算机网络技术的发展，故障诊断的需求日益复杂，需要集成化和智能化的解决方案。 论文提出了一种面向主体的智能在线故障诊断系统，该系统特别关注如何处理多源传感器数据之间的冲突。作者采用了面向焦元的证据理论合成规则，这一规则可以将信息融合过程拆分为两部分：一是相关证据的合成，二是冲突证据的合成。这种方法有助于减少冲突信息对诊断结果的负面影响。同时，论文运用Agent建模技术构建诊断系统，这种建模方法使系统能够自主处理和解析信息，进一步提高了诊断的准确性和效率。 证据理论作为一种强大的信息融合工具，已经在故障诊断领域得到了广泛应用。文献中提到的Basir与Yuan的研究展示了证据理论在多传感器信息融合中的潜力，而其他如小波变换、参数估计、主元分析等方法也被用于解决不同场景下的故障检测问题。这些人工智能方法的引入显著提升了故障诊断的精确度和响应速度。 该研究聚焦于解决多源信息融合中的冲突，利用证据理论和Agent技术提升在线故障诊断系统的效能，对于复杂系统和设备的健康管理和故障预防具有重要的理论和实践意义。通过这种方式，系统能够更好地应对各种不确定性，提供更加可靠的故障识别和决策支持。