《基于D-S的小波神经网络信息融合方法》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《基于D-S理论的故障诊断融合算法及应用研究》PDF+DOC 针对工业现场传感器状态类型复杂多变、被测参量难以准确可靠获得等问题，提出了一种基于RBF神经网络和证据理论的两级信息融合方法。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，解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数困难的问题；基于D-S证据理论的传感器故障诊断方法，可用来判断出工业现场......
2. 《基于PCA神经网络和D-S决策的瓦斯传感器故障辨识》PDF+DOC 针对瓦斯传感器故障诊断时，存在提取的样本数据空间维数大、诊断实时性差、诊断结论的识别能力低和存在不确定性的问题，提出了一种基于主元分析(PCA)-神经网络和D-S证据理论集成的故障诊断策略。使用主元分析方法对高维故障样本空间数据进行降维，再结合神经网络分类器进行故障模式识别。并且运用DS证据理论对神......
3. 《基于多传感器的神经网络和D-S证据理论在故障诊断中的应用》PDF+DOC 为提高滚动轴承故障诊断的准确性，本文提出了一种基于多传感器神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法，并通过包含3个传感器的监测数据融合对模型进行了验证.首先，利用两个加速度传感器和一个声传感器采集滚动轴承的振动信号和噪声信号.其次，分别对两个加速度传感器的振动信号进行总体经验模态分解(Ensemble......
4. 《信息融合技术在矿井提升机制动器故障诊断中的应用研究》PDF+DOC 提出了一种2层信息融合方法，特征层采用RBF神经网络进行空间上的融合，决策层采用DS证据理论进行时间上的融合，充分利用了各传感器在时间和空间上的互补和冗余信息，提高了提升机制动系统诊断的可靠性和正确性。...
5. 《小波神经网络故障诊断法在飞机燃油系统中的仿真研究》PDF+DOC 对燃油系统测量元件进行了基于小波变换、小波RBF神经网络的故障诊断方法研究，并将这些方法在燃油系统中进行了验证。研究了Matlab和C++ Builder的交互编程及各诊断方法的实现，并编制了基于以上智能诊断方法的燃油系统状态检测和故障诊断及管理软件，软件计算的结果验证了小波RBF神经网络算法的可行......
6. 《木材干燥窑内判断传感器有效状态方法的研究》PDF+DOC 为了判断传感器的有效工作状态，提出了基于D-S证据理论和CMAC神经网络的信息融合方法。利用传感器在空间和时间上的冗余或互补信息，依据D-S证据理论，消除故障检测、诊断中的不确定性。采用模块化的小脑模型识别网络建立基本信任分配函数，具有最佳一致逼近特性，同时解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数的......
7. 《小波网络在某型航空发动机故障诊断中的应用》PDF+DOC 分析了用小波网络替代神经网络进行模型辨识的优点，在误差反向传播算法(Error back prop-agation)的基础上，结合小波分析理论，设计了一种小波网络算法.通过对某型航空发动机的仿真实验，小波网络能够及时准确地预测出发动机的输出.同时利用小波变换对残差的分析可以有效地检测出系统所发生的故......
8. 《传感器多故障诊断的信息融合方法研究》PDF+DOC 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......
9. 《基于DS证据理论的精馏塔故障诊断方法》PDF+DOC 研究了一种基于多传感器信息融合算法对精馏塔出现的故障进行诊断的方法。首先利用小波分析对精馏塔传感器信号进行有效的滤波预处理，预处理后的数据送入BP神经网络进行初级融合，然后将初级融合后的数据当作DS证据理论的证据对精馏塔故障进行诊断，由最终概率赋值结果可知最大可信度，则可以判断故障的发生。仿真结果显......
10. 《基于SVDD与D-S证据理论的发动机故障诊断研究》PDF+DOC 提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)和D-S证据理论相结合的故障诊断新方法，通过SVDD算法分别判断来自单个传感器的数据，然后运用D-S证据理论对各传感器的诊断结果进行信息融合，最终实现对发动机的故障诊断。试验表明，该方法充分利用各信号源的冗余互补信息，降低了诊断的不确定性，提高了故障诊断的可......