神经网络和证据理论融合的管道泄漏诊断方法

被引：21

作者：

陈斌 ^{[1
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万江文 ^{[2
]}

吴银锋 ^{[2
]}

秦楠 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京邮电大学计算机科学与技术学院

[2] 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院

来源：

北京邮电大学学报 | 2009年 / 32卷 / 01期

关键词：

泄漏诊断; 神经网络; 证据理论;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

针对传统管道泄漏诊断方法存在的准确率不高的问题,结合无线传感器网络与信息融合技术,提出一种神经网络和证据理论有机结合的管道泄漏诊断方法.在普通节点处建立2个子神经网络模型来简化网络结构,分别以负压波和声发射信号中的泄漏特征参数作为输入向量进行初始泄漏诊断;然后将神经网络的识别结果作为证据的基本概率分配,从而实现了赋值的客观化;采用改进的证据组合规则,在普通节点和汇聚节点处进行两级证据合成,充分利用了网络中各种冗余和互补的泄漏信息.实验结果表明,该方法显著提高了管道泄漏诊断的准确率,降低了识别的不确定性.

引用

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