基于幂均算子和证据理论的故障诊断方法

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将证据理论在处理不确定性信息方面的优势用于故障诊断,可提高诊断的精确度和准确性.从证据理论的角度来看,从每个发动机传感器获得的信息可以看作一条证据,基于多传感器信息的发动机故障诊断即是一个证据融合问题.本文使用证据理论作为描述发动机状态的多传感器信息建模方法.首先,在处理特征值样本数据时,引入幂均算子的方法以提高整个故障诊断系统的准确性;通过量化待测特征值和故障原型之间的距离生成基本概率分配函数;然后引入证据信息量的方法对融合后的结果进行性能评估;最后通过发动机故障案例对该方法进行验证,并与其它方法进行对比,结果充分证明了该方法的真确性与可靠性.
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