【摘 要】
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提出了基于证据理论的在不同识别框架下的多传感器多故障诊断的信息融合方法。利用多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息,为故障的检测和分离提供诊断依据。采用模块化
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提出了基于证据理论的在不同识别框架下的多传感器多故障诊断的信息融合方法。利用多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息,为故障的检测和分离提供诊断依据。采用模块化的径向基函数状态识别网络来获得传感器状态的证据,即发挥了神经网络的优点,又解决了因输入参数改变而不可用的缺点。提出了一种在不同识别框架下的证据组合规则,采用精细和粗化运算,可充分利用传感器的冗余或互补信息,减少传感器状态的不确定性。仿真结果表明该方法可以对传感器的单故障和多故障进行有效的诊断。
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