摘 要：本文針對(duì)礦井提升機(jī)故障診斷方法存在的局限性，運(yùn)用了一種基于多傳感器信息融合的智能故障診斷方法。該方法采用D-S證據(jù)理論決策級(jí)融合進(jìn)行故障識(shí)別，利用統(tǒng)計(jì)證據(jù)獲得基本概率賦值。通過(guò)一實(shí)例論證了在礦井提升機(jī)故障診斷中，采用此方法比單傳感器信息故障診斷方法更具有優(yōu)越性。
　　關(guān)鍵詞：信息融合；故障診斷；統(tǒng)計(jì)證據(jù)
　　0 引言
　　設(shè)備故障是指“設(shè)備功能失常”，也就是設(shè)備不能達(dá)到預(yù)期的工作狀態(tài)，無(wú)法滿足應(yīng)有的性能、功能。設(shè)備故障診斷技術(shù)是近40年來(lái)發(fā)展起來(lái)的適應(yīng)工程實(shí)際需要而形成的一門綜合學(xué)科，是各學(xué)科交叉發(fā)展的必然，由此獲取的經(jīng)濟(jì)效益十分顯著。
　　所謂多傳感器信息融合是對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的信息進(jìn)行多級(jí)別、多方面的處理，從而導(dǎo)出新的、有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無(wú)法獲得的，它表示了被檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象的行為。通過(guò)多傳感器信息融合，可以擴(kuò)大時(shí)空覆蓋范圍，增加置信度，改善檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性[1]。
　　本文研究基于統(tǒng)計(jì)證據(jù)獲得基本概率賦值，利用基于基本概率賦值的D-S證據(jù)理論決策級(jí)融合方式，對(duì)礦井提升機(jī)的故障進(jìn)行識(shí)別。
　　1 多傳感器數(shù)據(jù)融合算法
　　將D-S證據(jù)理論應(yīng)用于多傳感器數(shù)據(jù)融合時(shí)，從傳感器獲得的相關(guān)數(shù)值就是該理論中的證據(jù)，它可構(gòu)成待識(shí)別目標(biāo)模式的信度函數(shù)分配，表示每一個(gè)目標(biāo)模式假設(shè)的可信程度，每一傳感器形成一個(gè)證據(jù)組。多傳感器數(shù)據(jù)融合就是通過(guò)聯(lián)合規(guī)則聯(lián)合幾個(gè)證據(jù)組形成一個(gè)新的綜合的證據(jù)組，用聯(lián)合規(guī)則聯(lián)合每個(gè)傳感器的信度函數(shù)分配形成融合的信度函數(shù)分配，從而為目標(biāo)模式的決策提供綜合準(zhǔn)確的證據(jù)。
　　1.1 D-S證據(jù)理論基本概念
　　證據(jù)理論是由Dempster在1967年最初提出的，他用多值映射得出了概率的上下界，后來(lái)由Shafer在1976年推廣并形成證據(jù)推理，因此又稱為Dempster-Shafer理論。設(shè)U表示X所有可能取值的一個(gè)論域集合，且所有在U內(nèi)的元素間是互不相容的，則稱U為X的識(shí)別框架。
　　U可以有限也可以無(wú)限，在專家系統(tǒng)的應(yīng)用中是有限的。

　　根據(jù)融合決策的方法，得出融合的決策結(jié)果是O1，即減速器工作不正常。從計(jì)算結(jié)果可以看出，通過(guò)A相和B相融合后，不確定的基本概率賦值大于設(shè)定門限，不能識(shí)別故障類型。將其結(jié)果再和C傳感器融合后，故障不確定性的基本概率賦值下降到 ，可以識(shí)別故障類型。可見(jiàn)，利用單一傳感器對(duì)礦井提升機(jī)進(jìn)行故障診斷，可信度比較低，有時(shí)無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別故障類型，而利用多傳感器進(jìn)行識(shí)別，可提高故障識(shí)別率。
　　4 結(jié)論
　　從分析結(jié)果可以看出，僅利用單一傳感器信息對(duì)礦井提升機(jī)故障進(jìn)行診斷識(shí)別，其結(jié)果存在許多誤診和漏診的情況;而基于多傳感器信息融合的故障診斷能充分地利用多個(gè)傳感器的信息，可以減少診斷的不確定性，能夠識(shí)別單一傳感器不能識(shí)別的故障;隨著融合傳感器個(gè)數(shù)的增多，診斷的可靠性也會(huì)越來(lái)越高。
　　參考文獻(xiàn)
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