基于随机集的证据理论的改进在发电机故障诊断中的应用

徐余法; 李月; 陈国初; 王健

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基于随机集的证据理论的改进在发电机故障诊断中的应用

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在多传感器信息融合处理故障诊断问题过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖。文中运用随机集的方法对传统的证据理论进行改进,提出了一种新的基于证据本身的可信度权重和基于证据相似度的可信度权重的证据调整方法,并将改进后的方法应用于发电机系统的故障诊断中。结果表明,与传统证据理论相比改进后的方法更加精确地辨识出故障源,提高了诊断系统的性能。

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来源
《服装学报》 |2012年第4期|474-477|共4页
作者
徐余法; 李月; 陈国初; 王健;
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作者单位

上海电机学院电气学院;

华东理工大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP206.3;
关键词
信息融合; D-S证据理论; 证据相似度; 随机集理论;

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