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      破碎機BP網絡與D-S證據理論相結合的綜合診斷模型

      發布時間:2019-07-11 | 作者: 鄭州譽邦機械設備有限公司

      在破碎機用D-S證據理論進行各征兆域神經網絡輸出結果的局部信息融合時,在系統中將單通道輸出直接轉化為證據推理模型,即將神經網絡的單通道輸出經過歸一化處理,直接作為各焦點元素的基本概率分配,從而避免了構造基本概率分配函數的復雜性,然后破碎機用D-S證據理論的組合規則逐次合并各通道的診斷信息,得到該征兆域獨立的局部診斷結果。
          具體方法如下:
          1.破碎機BP網絡多測點診斷
          為了全面精確檢測破碎機的故障情況,對表給出的五種故障狀態各提供4個樣本,構成了20個樣本的樣本集。采用神經網絡來對這20個樣本進行仿真。
          2.破碎機D-S證據理論決策融合診斷
          將神經網絡的計算結果轉化為證據推理模型,設信任函數Bel1,對應于第一測點的判斷結果,信任函數Bel2對應第二測點的判斷結果,兩個信任函數的焦點元素都是A1,A2,…,A10,這些不同的故障模式構成了分辨框,即Bel1、Bel2有共同的分辨框。
          將神經網絡的訓練誤差作為不確定因素,將網絡輸出節點的輸出作歸一化處理,作為各焦點元素的基本概率值,利用數據融合的辦法,將4個測點的數據綜合考慮,用D-S合并規則進行合并,得出表中的最后結果非常理想??傮w上看,表中單測點用于表征樣本類型的量與1的差約在10-2量級上,而表中多測點的融合結果表征樣本類型的量與1的差約在10-5量級上,同時干擾項由原來10-2量級變為10-6量級。說明根據融合之后的數據進行診斷決策把握要大得多,診斷決策的可信度能夠大幅度提高。
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