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《基于多傳感器數(shù)據(jù)融合技術的電子設備故障診斷》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在應用文檔-天天文庫。
1、為了確?！敖虒W點數(shù)字教育資源全覆蓋”項目設備正常使用，我校做到安裝、教師培訓同步進行。設備安裝到位后，中心校組織各學點管理人員統(tǒng)一到縣教師進修學校進行培訓，熟悉系統(tǒng)的使用和維護?；诙鄠鞲衅鲾?shù)據(jù)融合技術的電子設備故障診斷 摘要：針對電子裝備故障診斷中單一類型故障特征量和診斷方法無法完成診斷任務，導致故障診斷率不高的問題，將多傳感器數(shù)據(jù)融合技術應用于多注速調(diào)管發(fā)射機裝備故障診斷。構(gòu)建故障診斷模型，提出把故障診斷過程分為兩個層次。首先，借助不同的神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)多輸入信號的函數(shù)變換的功能，獲得各種故障基本概率分配值；然
2、后，在決策層利用D-S證據(jù)理論的合成法則將各神經(jīng)網(wǎng)絡診斷結(jié)果融合起來統(tǒng)一判決，得到最終綜合診斷結(jié)果，通過實例仿真，并與初步診斷結(jié)果進行比較，結(jié)果表明早期故障識別率大大提高?！ ￡P鍵詞：故障診斷；數(shù)據(jù)融合；發(fā)射機；神經(jīng)網(wǎng)絡；DS證據(jù)理論 中圖分類號：文獻標識碼：A 1引言為了充分發(fā)揮“教學點數(shù)字教育資源全覆蓋”項目設備的作用，我們不僅把資源運用于課堂教學，還利用系統(tǒng)的特色欄目開展課外活動，對學生進行安全教育、健康教育、反邪教教育等豐富學生的課余文化生活。為了確?！敖虒W點數(shù)字教育資源全覆蓋”項目設備正常使用，我校
3、做到安裝、教師培訓同步進行。設備安裝到位后，中心校組織各學點管理人員統(tǒng)一到縣教師進修學校進行培訓，熟悉系統(tǒng)的使用和維護?！ ‖F(xiàn)代電子裝備結(jié)構(gòu)日益復雜，自動化程度越來越高，一個故障部位常常引起多種故障現(xiàn)象，或者一個故障現(xiàn)象可能由不同的故障部位引起的，使得僅靠單一類型故障特征量和診斷方法往往無法完成診斷任務，從而導致故障診斷率不高的結(jié)果，必須運用多傳感器協(xié)同工作來實現(xiàn)故障檢測和定位，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術特別適合解決電路中前后元件互相影響以至不能測準元件的故障以及由于容差、非線性及元件參數(shù)相互影響而出現(xiàn)的診斷不確定性[
4、1，2]。 目前，數(shù)據(jù)融合技術在發(fā)動機故障診斷、電力系統(tǒng)故障診斷、智能交通、機電設備故障診斷等領域得到廣泛的研究和應用[3-8]，本文在以上研究成果的基礎上，嘗試將數(shù)據(jù)融合技術引入多注速調(diào)管發(fā)射機裝備故障診斷。 2故障診斷模型 由于故障與征兆之間關系很難用數(shù)學模型來表示，本文依據(jù)多源數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)處理方式，結(jié)合電子裝備故障診斷的特點，建立了基于特征信息融合的電子裝備故障診斷決策模型，如圖1所示?！ √卣鲗拥臄?shù)據(jù)融合 經(jīng)過對采集的特征信號進行預處理后，得到p種故障特征，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射特性，經(jīng)過對大量
5、樣本的學習，獲得每次測量結(jié)果對不同故障的基本概率分配值。經(jīng)BP網(wǎng)絡的運算后，得到相應結(jié)果，由公式算出BP網(wǎng)絡的實際輸出與理想輸出之間的誤差為 Ep=12∑Nj=12 其中，Ep是第p個表征矢量的誤差；tpj是第j個輸出神經(jīng)元的期望值；ynj是第j個輸出神經(jīng)元的實際值。將以上面公式算出的網(wǎng)絡誤差做為不確定因素。 然后，對神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷結(jié)果進行歸一化處理，計算公式為：為了充分發(fā)揮“教學點數(shù)字教育資源全覆蓋”項目設備的作用，我們不僅把資源運用于課堂教學，還利用系統(tǒng)的特色欄目開展課外活動，對學生進行安全教育、健康教
6、育、反邪教教育等豐富學生的課余文化生活。為了確保“教學點數(shù)字教育資源全覆蓋”項目設備正常使用，我校做到安裝、教師培訓同步進行。設備安裝到位后，中心校組織各學點管理人員統(tǒng)一到縣教師進修學校進行培訓，熟悉系統(tǒng)的使用和維護?！ =yS 式中：Ai表示故障模式，i=1，2，3，…，n；y表示BP網(wǎng)絡的診斷結(jié)果； S=∑ni=1y+Ep 計算結(jié)果m即為每個樣本中第i種故障模式的基本概率值。 決策層的數(shù)據(jù)融合 決策層融合輸出是一個聯(lián)合決策結(jié)果，主要方法有貝葉斯推斷、模糊集理論、DS證據(jù)理論、專家系統(tǒng)等。Bayes
7、方法曾是解決多傳感器數(shù)據(jù)融合的最佳方法，文獻[2]提出一種基于多Bayes方法的融合模型，但在應用的過程中Bayes決策理論不能將不知道和不確定嚴格分開，并且要求精確知道先驗概率，而在電子裝備的故障診斷的過程中，由于各種環(huán)境因素的影響，以及傳感器本身精度的限制，所得到的測量數(shù)據(jù)有很大的不確定性，因而不適宜采用Bayes方法。文獻[3]采用模糊故障診斷方法，通過隸屬函數(shù)和模糊關系矩陣的概念來解決故障與征兆的不確定關系，實現(xiàn)故障的檢測和診斷，但在應用過程中，構(gòu)造隸屬函數(shù)是實現(xiàn)模糊故障診斷的前提，是人為構(gòu)造的，具有主觀
8、因素。DS證據(jù)理論憑借其能夠表示不確定性未知等概念的優(yōu)點在數(shù)據(jù)融合中得到廣泛應用，特別是成功應用于圖像處理、機器人導航、醫(yī)療診斷決策分析等需要處理不確定信息的領域[4]。為了充分發(fā)揮“教學點數(shù)字教育資源全覆蓋”項目設備的作用，我們不僅把資源運用于課堂教學，還利用系統(tǒng)的特色欄目開展課外活動，對學生進行安全教育、健康教育、反邪教教育等豐富學生的課余文化生活。為了確?！敖虒W點數(shù)
