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復雜裝備退化狀態(tài)早期識別方法研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.海軍航空工程學(xué)院 兵器科學(xué)與技術(shù)系,山東 煙臺 264001;2.海軍航空工程學(xué)院 接改裝訓練大隊, 山東 煙臺 264001)

作者簡(jiǎn)介:

鄧 力(1985-),男,江西萍鄉人,博士,講師,主要從事武器裝備綜合保障理論與技術(shù)方向的研究。 徐廷學(xué)(1962-),男,河南駐馬店人,教授,博導。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

總裝預研基金項目資助(9140A27020212JB 14311)。


Research on State Recognition Algorithm of Complicated Equipment with Early Performance Degradation
Author:
Affiliation:

(1.Department of Ordnance Science and Technology, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China;2.Department of Modified Training Battalion, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對復雜裝備早期退化狀態(tài)難以識別的問(wèn)題,提出一種將相關(guān)向量機(RVM)和Dezert-Smarandache 理論(DSmT)相結合的多特征融合決策識別方法;該方法首先分別采用時(shí)域分析法和時(shí)頻域小波包變換法對裝備的狀態(tài)特征進(jìn)行提取;之后將狀態(tài)特征向量輸入RVM模型中完成對狀態(tài)屬性的判定并獲得各種狀態(tài)模式的基本置信度分配;最后依據DSmT的PCR6規則對含有沖突信息的多個(gè)識別結果進(jìn)行決策融合,得到早期退化狀態(tài)的最終識別結果;在對某航空機電設備的實(shí)例應用中表明,該方法可以有效地解決信息高沖突條件下的早期退化狀態(tài)識別問(wèn)題,結果可靠準確。

    Abstract:

    Aiming at the situation in which state recognition of complicated equipment with early performance degradation is hard to realize, a new fusion decision-making method based on multiple features extraction is presented, which compounds with RVM and DSmT. Firstly,a method, based on time domain analysis and wavelet packet decomposition, is used to extract the signal's feature separately; secondly, basic belief assignment function is constructed based on the output of the RVM model; lastly, PCR6 combination rule of DSmT is used to combine the different conflicting evidences and make the final decision. The application in a certain aerial electromechanical device suggests the approach is available to solve the problem of high-conflict information fusion when early vibration fault happens,and the recognition results are effective and reliable. 

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

鄧力,徐廷學(xué),肖楚琬.復雜裝備退化狀態(tài)早期識別方法研究計算機測量與控制[J].,2016,24(1):137-142.

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歷史
  • 收稿日期:2015-06-26
  • 最后修改日期:2015-09-07
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-07-26
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