基于D-S融合的混合专家知识系统故障诊断方法

被引：37

作者：

袁杰 ^{[1
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王福利 ^{[1
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王姝 ^{[1
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]}

赵露平 ^{[1
]}

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

[2] 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室

来源：

自动化学报 | 2017年 / 43卷 / 09期

关键词：

混合知识系统; 自适应权重; D-S证据理论; 信息融合; 浓密过程;

D O I：

10.16383/j.aas.2017.c160676

中图分类号：

TP182 [专家系统、知识工程];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

复杂流程工业过程知识类型多样且含有多种不确定性,针对这些问题提出一种基于D-S融合的混合知识系统故障诊断方法.根据可利用信息的类型建立不同的专家知识系统并进行不确定性推理.通过分析当前信息的数据特点,自适应分配不同专家知识系统可靠性权重,通过权重D-S证据理论融合各专家知识系统的结论.这种方法不仅使用了专家的知识和经验,而且结合了生产过程积累的大量数据信息,提高了信息的利用率.通过融合多个专家知识系统的结论,提高了不确定性系统故障诊断的正确率.将该方法应用于某湿法冶金浓密过程故障诊断,取得了良好的诊断效果.

引用

页码：1580 / 1587

页数：8