【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种设备故障诊断，特别涉及一种基于D-S证据理论的设备故障诊断方法。
技术介绍
20世纪以来，随着科学技术、工业生产等的高速发展，机械设备的可用性，可靠性， 安全性的问题日益突出，促进了人们对机械故障诊断技术的研究。最早期，诊断技术主要依赖于该领域个体专家单纯的依靠感官获取设备的状态信息，凭借经验来作出判断。真正意义上的设备故障诊断技术是20世纪50年代以后才发展起来的一门新技术，它是随着计算机在工业信号处理、工业控制方面的应用而逐步发展和完善。在设备故障诊断技术发展的初期，专家将故障发生时的相关参数记录下来，组合成诊断知识表的方式来分析故障。随着诊断技术的发展，专家系统、模糊理论、灰色理论以及神经网络理论，逐步由浅到深地去把握故障诊断规律，使诊断技术的自动化水平不断提高，诊断结果的准确性和置信度也不断提高。目前迅速发展的数据融合技术是一种智能诊断技术，它有利用各个数据源之间包含的冗余和互补的信息的优点，可以提高系统决策的准确性和鲁棒性，从而为设备故障诊断率的提闻提供了一条有效的途径。汽轮机是工业领域中的一组重要设备，尤其在电力工业中。然而汽轮机组...
【技术保护点】
一种基于D？S证据理论的设备故障诊断方法，其特征在于，包括如下具体步骤：1）故障特征集的建立：对设备进行故障诊断，首先要通过故障类型及故障征兆的分析，建立设备的故障特征集；2）不同方法的故障诊断：在建立了故障征兆集后，采用不同的诊断方法对设备进行独立的故障诊断，可以采用的诊断方法包括各种神经网络的诊断方法，基于灰色理论的方法，基于粗糙集和支持向量机的方法；3）基于D？S证据理论的诊断结果判定：在应用不同方法对设备故障进行诊断后，对各方法的诊断结果进行综合，步骤如下：A：根据不同诊断方法的结果，构造D？S证据理论的基本概率分配函数，构造方法如下面公式所示：？？？？？？？？？？...
【技术特征摘要】
1.一种基于D-S证据理论的设备故障诊断方法，其特征在于，包括如下具体步骤 1)故障特征集的建立对设备进行故障诊断，首先要通过故障类型及故障征兆的分析，建立设备的故障特征集； 2)不同方法的故障诊断在建立了故障征兆集后，采用不同的诊断方法对设备进行独立的故障诊断，可以采用的诊断方法包括各种神经网络的诊断方法，基于灰色理论的方法，基于粗糖集和支持向量机的方法； 3)基于D-S证据理论的诊断结果判定在应用不同方法对设备故障进行诊断后，对各方法的诊断结果进行综合，步骤如下 A :根据不同诊断方法的结果，构造D-S证据理论的基本概率分配函数，构造方法如下面公式所示 其中i表示第i种诊断方法，j第j种故障类型，...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏飞，张浩，彭道刚，李辉，马青云，黄恒孜，钱玉良，权亚蕾，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：
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