【技术实现步骤摘要】
一种基于信息融合与灰色关联度的故障诊断方法及系统
本专利技术内燃发动机故障诊断技术的
，尤其涉及一种基于信息融合与灰色关联度的故障诊断方法及系统。
技术介绍
根据控制学划分信息成白色系统信息、黑色系统信息和灰色系统信息，具体划分条件信息能够明确、不能明确、部分明确与部分不能明确。在1982年灰色系统理论在《系统与控制通讯》中表示，经过了不断的改善和发展，灰色系统做到了在信息技术行业算得上是相对完整的理论体系。在研究开发灰色系统时，主要是通过对部分知道的信息样本或者一些不确定性的系统进行研究，利用掌握的信息进行开发合成，从而获取最有用的价值信息，完成整体系统的运行和发展，掌握好整体变化规律的方向。在灰色系统主要起到基础作用的是灰色关联，灰色关联是针对两种事物之间的不确定关联，或两种因素之间的不确定关联，在灰色系统中灰色关联既是基本内容也是整个组织重要的组成成分。在灰色系统理论中灰色关联度理论占着重要的组成成分，是80年代中国学者首次提出的一种新的系统理论，它使用特定方法来描述信息不完整的系统。与其他统计学...
【技术保护点】
1.一种基于信息融合与灰色关联度的故障诊断方法，其特性在于，包括：/n采集发动机故障时的尾气成分样本；/n根据系统工程方法论计算所述样本中的计算静、动态权重系数；/n利用证据理论方法将所述尾气成分的权重系数进行融合计算，获得各尾气成份的综合动态权重系数；/n基于动态权重的灰色关联度算法计算出各样本的发动机故障关联度区间；/n发动机故障判断时，采集尾气成分的小样本数据，计算出关联度，与所述发动机故障的关联区间相比较，诊断发动机故障类型。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于信息融合与灰色关联度的故障诊断方法，其特性在于，包括：
采集发动机故障时的尾气成分样本；
根据系统工程方法论计算所述样本中的计算静、动态权重系数；
利用证据理论方法将所述尾气成分的权重系数进行融合计算，获得各尾气成份的综合动态权重系数；
基于动态权重的灰色关联度算法计算出各样本的发动机故障关联度区间；
发动机故障判断时，采集尾气成分的小样本数据，计算出关联度，与所述发动机故障的关联区间相比较，诊断发动机故障类型。
2.如权利要求1所述的基于信息融合与灰色关联度的故障诊断方法，其特征在于：所述系统工程方法论计算样本中的计算静、动态权重系数包括，
所述系统工程方法论包括主成分分析法、熵权法以及层次分析法，其中主成分分析法计算主成分分析权重，熵权法计算熵权法权重，层次分析法计算层次分析法权重。
3.如权利要求2所述的基于信息融合与灰色关联度的故障诊断方法，其特征在于：所述主成分分析法计算主成分分析权重包括，
对每个故障的原始指标数据标准化采集p维随机向量x＝(x1,x2,...,xp)T，以及n个样品xi＝(xi1,xi2,...,xip)T,i＝1,2,…,n，n＞p，构造样本矩阵P并计算标准化矩阵Z，所述标准化矩阵Z的计算公式为：
其中：Sj为样本方差，为样本均值，对所述标准化矩阵Z利用协方差计算出协方差矩阵M的特征值与特征向量，并且计算出样本的累计贡献率，挑选出其中累计贡献率低于85％的主成分样本，确定所述样本的成分矩阵表，计算主成分分析的权重ωp，计算过程为，所述成分矩阵表各成分与对应的所述主成分贡献率的乘积之和除以主成分贡献率之和。
4.如权利要求2或3所述的基于信息融合与灰色关联度的故障诊断方法，其特征在于：所述熵权法计算熵权法权重包括，
设置各故障数据为n个样本，m个指标，其中第i个样本的第j的指标为Xij，对所述故障数据采用负向指标运算进行标准化处理，计算公式为如下：
计算归一化矩阵P各元素pij以及信息熵Ej，进而计算熵权法权重ωi，其计算公式为：
5.如权利要求2或3所述的基于信息融合与灰色关联度的故障诊断方法，其特征在于：所述层次分析法计算层次分析法权重包括，
建立层次结构模型，包括目标层、准则层以及方案层，再构造判断矩阵，按照要素的重要程度评定等级，所述判断矩阵A为：
A＝(aij)n×n
其中：aij为元素i与元素j的重要性之比；然后计算近似特征向量以及最大特征根的近似值，判断一致性标准，所述目标层通过判断矩阵的相对权重形成总排序，在获得相同级别的各因子之间的相对重要性之后，从...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢继鹏，赵振东，杨敏，蔡隆玉，王亚琴，
申请(专利权)人：南京理工大学紫金学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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