《多传感器信息融合技术在锅炉故障诊断中的应用》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《多传感器信息融合技术在锅炉故障诊断中的应用》PDF+DOC 将信息融合方法引入到锅炉的故障诊断中。通过不同的传感器综合采集锅炉运行时的各个状态参数，运用并行的两个BP神经网络对锅炉进行局部诊断，再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合。实现对锅炉一种或同时多种故障的准确诊断。通过实验表明诊断结果的可信度显著提高，不确定性明显减少，充分显示了该方法是有效......
2. 《数据融合技术在异步电机故障诊断中的应用》PDF+DOC 将数据融合方法引入到异步电机的故障诊断中，通过不同传感器综合采集异步电机运行时的各个状态参数，运用并行BP子神经网络对异步电机进行局部诊断，再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合，实现对异步电机的准确诊断。实验表明，诊断结果的可信度显著提高，不确定性明显减少，证明了该方法是有效的。...
3. 《多传感器信息融合技术在变压器故障诊断中的应用》PDF+DOC 本文中作者通过采集变压器运行时的状态参数，运用并行的两个BP神经网络对变压器进行局部诊断，再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合，实现了对变压器故障的准确诊断。...
4. 《基于信息融合的驾驶行为识别技术的研究》PDF+DOC 通过分析选定驾驶行为的组成主因子，并采用层次分析法确定其权重系数；基于所采集的各主因子的传感器信号，采用BP神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合方法进行驾驶行为识别。仿真结果表明：提出的基于多信息融合的驾驶行为识别方法能准确地识别出常见的驾驶行为。...
5. 《基于BP神经网络和D-S证据理论的火灾报警系统》PDF+DOC 将BP神经网络与数据融合理论中的D-S证据有机融合，提出一种决策级火灾报警识别方法。通过模拟实际输入信号的仿真结果发现，将BP神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合技术，可以显著提高火灾的识别能力，有效降低火灾误报率，而且该系统具有良好的适应性，达到了预期效果。...
6. 《基于神经网络与D-S证据理论的多传感器目标识别技术》PDF+DOC 为了满足目标识别的需要，多传感器的数据融合技术已经成为研究的热点。D-S证据理论是多传感器信息融合中最常用的一种处理不确定问题的方法，在基于D-S证据理论的目标识别融合中，基本概率赋值的获取是一个难点。使用神经网络中应用最广泛的BP神经网络来求基本概率赋值，再结合D-S理论进行目标识别。结果表明这种......
7. 《基于GNN-DS信息融合的目标识别方法》PDF+DOC 针对当前目标识别系统中常用的信息融合方法识别率较低、运行速度慢、抗噪性差等问题，提出一种基于神经网络组和DS证据理论的信息融合方法。该方法兼顾神经网络和DS推理二者的优势，有效地解决了目前信息融合方法对大噪声不确定性传感器测量信息的误识别问题。仿真实验表明，该方法是可行的，能有效地提高系统识别率及鲁......
8. 《一种基于神经网络和证据理论的信息融合算法》PDF+DOC 针对目前多传感器系统中常用的信息融合方法，识别率较低、网络稳定性不好、不能很好地处理不确定性等问题，提出一种基于神经网络和DS方法的信息融合算法。该方法兼顾神经网络和DS推理二者的优势，有效地解决了目前信息融合方法对大噪声不确定性传感器测量信息的误识别问题。仿真实验结果验证了该算法在提高目标识别率和......
9. 《弹道中段目标雷达综合识别研究》PDF+DOC 中段是弹道导弹防御的主要阶段，也是目标构成最为复杂的阶段。数量众多的轻、重诱饵和弹体碎片使得基于单一特征、单次观测的目标识别并不能给出令人信服的识别结果。因此本文根据弹道中段目标的微动和结构特性，首先利用BP神经网络得到基于单一特征的各待识别目标的基本概率赋值，然后利用D-S证据理论实现当前观测周期......
10. 《基于BP神经网络与D-S证据理论的车辆识别模型设计》PDF+DOC 为了提高车辆识别的准确性，采用BP神经网络与D-S证据理论的车辆识别模型对多源信息中的目标车辆进行信息识别。研究结果表明，采用基于BP神经网络与D-S证据理论的车辆识别模型可以使车辆识别的不确定性基本概率赋值下降到0.001，较好地解决了只用单一传感器进行车辆识别时存在的准确性和稳定性差的问题。...