改进证据理论在故障诊断中的应用：高精度方法

"基于改进证据理论的故障诊断方法研究及应用 (2013年)" 本文主要探讨了在故障诊断领域中，如何通过改进证据理论来提高诊断精度和处理传感器数据的不确定性。传统的证据理论在处理来自多个传感器的信息时，可能会遇到全局修正方法针对性不强以及无法有效处理冲突证据的问题。针对这些问题，作者提出了一个基于改进证据理论的故障诊断方法。 首先，该方法引入了冲突证据判据，用于区分可信证据和冲突证据。通过对传感器提供的信息进行分析，保留那些被认为是可信的证据，同时识别出可能带来不确定性和冲突的证据。对于识别出的冲突证据，文章提出了一种基于可信度的局部修正策略，旨在减少不确定性并降低其对最终诊断结果的影响。 其次，为了更好地利用神经网络的输出结果，作者结合神经网络建立了特征空间到证据空间的映射关系。神经网络可以从输入特征中学习并生成相应的证据，这有助于提取和转换数据中的关键信息。 然后，通过信息熵的概念，文章构建了原始证据。信息熵在信息论中是衡量不确定性的指标，用于量化证据的分散程度。通过计算信息熵，可以更准确地构建和评估传感器数据的证据质量。 最后，所有经过处理的证据采用改进的Dempster-Shafer(D-S)合成公式进行融合。D-S合成规则是证据理论中的核心部分，用于整合不同来源的证据，形成一个综合的决策。通过改进的公式，可以更有效地处理冲突证据，提升诊断的准确性。 在齿轮泵早期故障的实验中，该方法与神经网络和其他证据合成方法进行了对比，实验结果显示，基于改进证据理论的方法具有较高的诊断精度，证明了其在故障诊断中的优越性。这种方法不仅解决了传统证据理论的局限，还提高了诊断的可靠性和效率，对于设备故障预测和维护具有重要意义。 关键词：证据理论，冲突证据，信息融合，故障诊断 这篇文章提出了一个创新的故障诊断框架，通过改进证据理论和神经网络技术，解决了传感器数据不确定性的问题，提升了故障诊断的精确度，对工业设备的健康管理提供了有力的技术支持。