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针对井下传感器状态类型复杂多变、被测参量数据庞大等问题,采用主元分析法对数据进行降维处理。利用RBF神经网络实现特征层数据融合,并建立基本信任分配函数,再以证据理论对非精确信息的表示和推理优势,有效实现了故障检测和分离。实例仿真表明,利用主元分析和D-S理论能正确定位并准确分离出失效传感器。
基于主元分析和D-S证据理论的传感器故障诊断与应用
【摘 要】
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针对井下传感器状态类型复杂多变、被测参量数据庞大等问题,采用主元分析法对数据进行降维处理。利用RBF神经网络实现特征层数据融合,并建立基本信任分配函数,再以证据理论对非精确信息的表示和推理优势,有效实现了故障检测和分离。实例仿真表明,利用主元分析和D-S理论能正确定位并准确分离出失效传感器。
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2011年04期
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