设备故障诊断中的证据融合与决策方法PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1引言 1

1.1.1提高工业系统运行安全性是社会的迫切需求 1

1.1.2工业系统的运行安全性受到国家高度重视与支持 4

1.1.3故障诊断技术为系统安全可靠运行提供有力保障 5

1.1.4信息融合是建立故障诊断与决策方法的必然选择 5

1.2故障诊断技术发展概况 6

1.2.1定性分析的方法 7

1.2.2基于解析模型的方法 9

1.2.3数据驱动的方法 11

1.3基于信息融合的故障诊断与决策方法 14

1.4证据理论的最新进展为融合诊断技术提供推动力 17

参考文献 19

第2章 Dempster-Shafer证据理论 28

2.1引言 28

2.2 Dempster-Shafer证据理论的基本原理 28

2.2.1证据理论的基本概念 28

2.2.2证据折扣因子 30

2.2.3可传递信度模型 30

2.2.4证据的随机集表示与随机集扩展准则 31

2.3证据理论中的融合决策准则 33

2.4证据理论中的新进展 34

2.4.1区间值信度结构 34

2.4.2证据更新规则 36

2.4.3证据推理与置信规则库推理 38

2.5本章小结 42

参考文献 43

第3章 基于区间值信度结构的信息融合故障诊断方法 45

3.1引言 45

3.2基于随机集似然测度的故障模式匹配方法 46

3.2.1故障样板模式及待检模式隶属度函数的确定 47

3.2.2基于随机集似然测度的故障模式匹配方法 48

3.3基于MLHS从匹配区间中生成区间证据的方法 50

3.4基于区间型诊断证据融合的故障决策 54

3.5故障诊断实例 54

3.6本章小结 59

参考文献 59

第4章 基于证据相似性度量的冲突性区间证据融合方法 61

4.1引言 61

4.2区间证据的冲突及其对融合结果的影响 62

4.3基于区间证据相似性的冲突证据度量及融合 63

4.3.1扩展型Pignistic概率转换 63

4.3.2基于区间欧氏距离的区间证据相似性度量 64

4.3.3修正后区间证据的融合 65

4.4典型算例分析 65

4.5本章小结 68

参考文献 68

第5章 基于条件化证据线性更新的单变量报警器优化设计方法 70

5.1引言 70

5.2工业系统异常检测与报警器设计中的性能指标 73

5.2.1 FAR、MAR和AAD的一般性定义 73

5.2.2常用报警器设计方法中的FAR、MAR和AAD概率定义 77

5.3基于条件化证据线性更新的报警器优化设计 78

5.3.1基于模糊阈值获取报警证据 79

5.3.2基于证据距离的线性更新组合权重优化 81

5.4基于全局报警证据的报警决策 85

5.5实验验证与对比分析 88

5.6本章小结 97

参考文献 98

第6章 基于证据可靠性评估的多变量报警证据融合方法 101

6.1引言 101

6.2基于Pignistic概率距离的证据可靠性折扣因子优化方法 102

6.3多变量报警证据融合与报警决策 104

6.3.1单变量报警证据可靠性折扣因子的优化 105

6.3.2基于Dempster证据组合规则的多变量报警证据在线融合 107

6.4仿真实验与对比分析 107

6.5本章小结 119

参考文献 120

第7章 基于扩展型类Jeffery证据更新的故障诊断方法 121

7.1引言 121

7.2扩展型类Jeffery证据更新规则 122

7.3基于扩展型类Jeffery证据更新规则的动态诊断方法 123

7.3.1生成诊断证据的模糊规则推理方法 124

7.3.2基于扩展型类Jeffery证据更新规则的动态诊断 131

7.3.3基于Pignistic概率的故障决策 131

7.4高速铁路典型轨道电路系统功能及其故障特点 132

7.5轨道电路的仿真模型与故障模拟 134

7.5.1轨道电路Simulink仿真模型 134

7.5.2故障模拟与故障特征设置 135

7.6轨道电路软故障诊断实验 137

7.6.1通过故障模拟生成故障特征样本集合 137

7.6.2构建模糊规则库 140

7.6.3利用待检样本进行模糊推理获得诊断证据 141

7.6.4基于证据更新的动态诊断与故障决策 142

7.6.5诊断结果的对比分析 143

7.7本章小结 144

参考文献 144

第8章 静态融合与动态更新相结合的故障诊断方法 146

8.1引言 146

8.2证据的精细化折扣 148

8.3基于静态融合与动态更新的故障诊断 150

8.3.1局部诊断证据的静态融合及基于信度静态收敛指标的折扣因子系数优化 151

8.3.2基于条件化证据线性更新规则的更新后诊断证据获取 152

8.3.3基于故障信度动态收敛指标的更新权重系数优化 155

8.4基于全局诊断证据的故障决策 157

8.5故障诊断实例 158

8.5.1静态融合中局部诊断证据折扣因子的优化 158

8.5.2动态更新中相似性参数a及更新权重系数的优化 159

8.5.3针对测试样本的诊断实验及其对比分析 161

8.6本章小结 164

参考文献 165

第9章 基于相关证据融合的动态系统状态估计方法 167

9.1引言 167

9.2证据相关性因子及相关证据融合 168

9.3基于相关证据融合的动态系统状态估计 170

9.3.1噪声有界下的动态系统模型 170

9.3.2基于相关证据融合的动态系统状态估计算法 171

9.4液位状态估计中的应用 175

9.4.1液位仪结构及液位测量原理 176

9.4.2动态系统建模 178

9.4.3液位状态估计实验 178

9.5本章小结 184

参考文献 184

第10章 基于可传递信度模型的电路性能可靠性评估方法 186

10.1引言 186

10.2电路性能可靠性评估模型及蒙特卡罗方法 187

10.2.1性能可靠性评估的概率模型 187

10.2.2系统可靠度的蒙特卡罗估计方法 188

10.3基于可传递信度模型的电路系统可靠度近似估计 189

10.3.1构造电路参数随机集形式的证据 190

10.3.2构造性能函数输出的Pignistic近似累积概率分布 192

10.4 Pignistic近似估计的误差分析 194

10.5高速铁路轨道电路调谐单元性能可靠性评估实例 196

10.5.1轨道电路调谐单元的工作原理 196

10.5.2轨道电路调谐单元性能可靠性评估 198

10.6本章小结 206

参考文献 206

第11章 基于置信规则库推理的电路性能可靠度估计方法 208

11.1引言 208

11.2电路性能可靠度估计的置信规则库模型 209

11.2.1 BRB系统输入和输出参考值的构建 210

11.2.2基于ER算法的BRB推理方法 211

11.2.3 BRB的优化模型 212

11.3高速铁路轨道电路性能可靠度估计实例 213

11.3.1轨道电路L2C2串联共振电路工作原理 213

11.3.2 L2C2串联共振电路性能可靠度估计 214

11.4本章小结 217

参考文献 217

第12章 基于置信规则库推理的轨道高低不平顺故障检测方法 219

12.1引言 219

12.2轨道高低不平顺故障及其影响分析 220

12.2.1轨道几何不平顺的分类 220

12.2.2轨道高低不平顺及其对机车的影响 221

12.3基于置信规则库推理的轨道高低不平顺故障检测 222

12.3.1 BRB系统的输入与输出量分析 222

12.3.2 BRB系统输入与输出参考值的确定 224

12.3.3初始BRB系统的建立 225

12.3.4初始BRB系统的优化 226

12.3.5优化后BRB系统高低不平顺安全等级检测结果测试 229

12.4本章小结 230

参考文献 231

第13章 基于可分性测度的置信规则库构建及轨道高低不平顺幅值估计方法 233

13.1引言 233

13.2基于可分性测度的BRB系统输入参考值区间划分 234

13.2.1带权邻接矩阵的计算 234

13.2.2输入参考值区间的划分 235

13.3基于BRB系统输入输出参考值可分关系的BRB构建 238

13.4初始BRB系统的优化 241

13.5优化后BRB系统高低不平顺幅值估计结果的测试与比较 244

13.6本章小结 246

参考文献 246

第14章 基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法 247

14.1引言 247

14.2基于故障样本似然函数归一化的诊断证据获取方法 248

14.3诊断证据可靠性因子的获取方法 250

14.4基于双目标优化模型的证据重要性权重训练方法 250

14.5故障诊断实例 253

14.5.1实验设置 253

14.5.2求取诊断证据及其可靠性因子 253

14.5.3求取诊断证据的权重 256

14.5.4测试与分析 264

14.6本章小结 264

参考文献 265