【摘 要】
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针对多传感器融合的信息不确定性以及证据理论缺乏对海量信息融合的有效处理,以概率盒理论为基础,提出一种基于改进的证据理论概率盒融合算法,用于解决故障诊断中的应用问题
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51467007)
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针对多传感器融合的信息不确定性以及证据理论缺乏对海量信息融合的有效处理,以概率盒理论为基础,提出一种基于改进的证据理论概率盒融合算法,用于解决故障诊断中的应用问题。首先将多个传感器数据进行分布类型检验,然后针对不同分布特点使用不同方案进行建模,并利用改进的证据理论概率盒融合算法进行数据融合,最后从融合后的结果中提取特征,利用支持向量机进行故障诊断,得出诊断结果。实验结果表明,该方法合理可行,尤其在海量信息融合中,效率得到显著提升。
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