胡金海, 高星伟, 张 驭, 任立通, 彭靖波

(1.空军工程大学航空航天工程学院 西安,710038) (2.先进航空发动机协同创新中心 北京,100191)



基于故障敏感度的证据权重计算方法及其应用

胡金海1, 2, 高星伟1, 张 驭1, 任立通1, 彭靖波1

(1.空军工程大学航空航天工程学院 西安,710038) (2.先进航空发动机协同创新中心 北京,100191)

典型证据权重计算方法存在只有少数传感器判断正确而多数判断错误的高冲突证据的加权D-S决策融合问题，针对此问题，提出一种基于故障敏感度的证据权重计算方法。首先，通过核函数主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)提取非线性的敏感特征；其次，基于故障检测原理计算该特征的故障敏感度，并将其作为传感器的故障敏感度；最后，计算得到基于故障敏感度的传感器决策权重，并将该权重及等权重法和基于决策距离方法的权重共同应用于转子故障模拟实验台的融合检测与诊断中。结果表明，该方法能对故障敏感、包含故障信息多的传感器赋予更高的权重值，提高其决策地位和作用，反之则赋予较小的权重，“弱化”其决策地位和作用。通过证据权重的“调节”作用，使得该方法无论是在只有少数传感器发现故障的证据高冲突情况还是在冲突不大或无冲突时，均取得了更好的决策融合结果。

多传感器融合； D-S证据理论；故障诊断；故障敏感度；证据权重

引 言

多传感器信息的决策融合典型方法有Dempster-Shafer(D-S)证据融合理论、Bayes决策方法等[1-3]。其中D-S证据理论是对经典概率论的推广，是一种不确定性推理，它源于概率推理又优于概率推理，可以在无先验信息情况下实现证据融合，更加适用于工程实践等很难或无法获得先验信息的情况。……