【摘 要】
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近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究.作为数据融合技术之一的Dempster-Shafer(D-S)证据理论也开始应用在故障诊断领域.这里我们作为一种新的探索、研究,将D-
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近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究.作为数据融合技术之一的Dempster-Shafer(D-S)证据理论也开始应用在故障诊断领域.这里我们作为一种新的探索、研究,将D-S证据理论应用在列车故障诊断系统中,以动力分散型电动车组为模型,进行了论证.通过MATLAB仿真程序对部件级基本概率赋值函数和决策融合进行仿真,仿真结果表明与单传感器的基本概率赋值函数相比,多传感器融合后的结果大大增加了实际目标的基本概率赋值函数的分配值,相对减少了其它类型的基本概率赋值函数的分配值.特别是在故障不确定的情况下,运用数据融合的方法可以提高故障类型的判别能力,对故障进行预警.
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