作者:张冀,王兵树,马永光,邸剑,于浩 单位:中国动力工程学会;上海发电设备成套设计研究院 出版:《动力工程学报》2006年第05期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFDONG2006050180 DOC编号:DOCDONG2006050189 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《D-S融合RBFNN在传感器故障诊断中的应用》PDF+DOC2008年第31期 王璇,王杰,张小凤 《传感器多故障诊断的信息融合方法研究》PDF+DOC2007年第16期 张冀,王兵树,邸剑,于浩,鲁斌 《基于多传感器信息融合的故障诊断方法》PDF+DOC2016年第01期 孙国玺,雷高伟,张清华,王磊,邵龙秋 《一种面向测量偏差的传感器故障诊断方法》PDF+DOC2017年第04期 周登极,皋宽英,陈梅珊,张会生 《基于证据理论与不精确概率的振动故障诊断》PDF+DOC2018年第06期 王晶晶,梁青 《基于D-S证据理论的目标属性辨识研究》PDF+DOC2004年第02期 曲东才,张毅,史贤俊 《基于加权证据组合的多传感器目标识别》PDF+DOC2003年第12期 柳毅,高晓光,卢广山,陈红林,李相民 《基于证据理论的主动融合模型及其在故障诊断中的应用》PDF+DOC2002年第05期 徐建平,刘同明 《多传感器信息融合在航天侦察中的应用》PDF+DOC2012年第03期 李丹,于小红 《评估诊断证据可靠性的信息融合故障诊断方法》PDF+DOC2011年第04期 徐晓滨,王玉成,文成林
  • 电厂传感器的网络结构提供了在空间或时间上的冗余或互补的信息,为传感器故障的检测和分离提供依据。证据理论的组合运算是在同一个识别框架下进行的,而电厂的传感器是来自不同层次上的信息源,其识别框架是不同的。为此提出一种在不同识别框架下的证据组合规则,采用精细和粗化两种算子,可以充分利用来自不同层次传感器的所有信息,减小传感器状态判断的模糊性。仿真结果表明,该方法可以对传感器的多故障进行有效准确的诊断。图2表2参6

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