神经网络与证据理论融合的水电机组故障诊断方法

"基于神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究 (2005年)" 本文探讨了一种创新的水电机组振动故障诊断方法，它结合了神经网络和Dempster-Shafer（D-S）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有效框架，而神经网络则擅长从复杂数据中学习和识别模式。在水电机组的故障诊断中，这两个工具的结合可以提高诊断的准确性和可靠性。 研究中，首先利用BP（Backpropagation）神经网络进行局部初步诊断。BP神经网络是一种常用于模式识别和预测的多层前馈网络，它可以学习并建立故障征兆与故障状态之间的映射关系。通过训练，神经网络能够从输入的振动数据中识别出可能的故障模式。 接下来，多个子神经网络分别对不同征兆域进行诊断，每个子网络的输出代表了一个特定故障状态的可能性。这些输出经过归一化处理，转化为基本概率分配函数（Basic Probability Assignment, BPA），这是D-S证据理论中的关键概念。BPA表示了在给定证据下的状态概率。 然后，通过D-S证据理论的证据融合规则，将各个子网络的BPA进行整合。这个过程考虑了不同证据源的权重和冲突，旨在减少不确定性并提高诊断结论的可信度。D-S证据理论的融合过程可以处理不一致或矛盾的信息，使得最终的诊断决策更为稳健。 仿真试验结果显示，采用这种融合方法的诊断系统提高了诊断结论的可信度，减少了不确定性。这表明，神经网络的局部诊断能力与D-S证据理论的全局决策能力相结合，对于水电机组这类复杂系统的故障诊断具有显著优势。 这项研究提供了一种新的、有效的故障诊断策略，特别适用于处理大型水电机组的振动故障问题。通过集成多种信息来源并有效地处理不确定性，该方法有助于实现更准确、及时的故障识别，从而促进设备的可靠运行和维护。