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Data Fusion Algorithm of Fault Diagnosis Considering Sensor Measurement Uncertainty
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资源说明：This paper presents data fusion algorithm of fault diagnosis considering sensor measurement uncertainty. Random-fuzzy variables (RFV) are used to model testing patterns (TPs) and fault template patterns (FTPs) respectively according to on-line sensor monitoring data and typical historical sensor data reflecting every fault mode. A similarity measure is given to calculate matching degree between a TP and each FTP in fault database such that Basic Probability Assignment (BPA) can be obtained by no
### 数据融合算法在故障诊断中的应用考虑传感器测量不确定性
#### 概述
本文提出了一种新的数据融合算法，用于故障诊断并特别考虑了传感器测量的不确定性。为了更好地理解和应用这一算法，我们需要对其中的关键概念和技术进行详细的解释。
#### 1. 基本概率赋值(Basic Probability Assignment, BPA)
基本概率赋值是Dempster-Shafer证据理论中的一个核心概念，用于表示不确定性的证据。在故障诊断领域，BPA可以用来量化传感器监测数据对于特定故障模式的支持程度。通过计算不同故障模式下的BPA，可以评估各种可能故障发生的概率，并基于这些信息做出决策。
#### 2. 数据融合算法(Data Fusion Algorithm)
数据融合是指将来自多个源的数据合并成一致的、完整的信息集的过程。在本文中，数据融合算法考虑到了传感器测量的不确定性。这意味着算法不仅整合了来自多个传感器的数据，还考虑了这些数据本身的不确定性因素。这有助于提高故障诊断的准确性和可靠性。
#### 3. Dempster-Shafer证据理论
Dempster-Shafer证据理论是一种处理不确定性的数学框架，它提供了一种比传统概率论更灵活的方式来表达证据和不确定性。该理论通过定义焦点元素集及其相应的BPA来表示不同的证据。Dempster规则组合则是用来合并不同来源的证据，从而得到一个综合的结果。
#### 4. 随机模糊变量(Random-Fuzzy Variables, RFV)
随机模糊变量是一种同时具有随机性和模糊性的变量。在本文中，RFV被用来建模测试模式(TPs)和故障模板模式(FTPs)。TPs是从在线传感器监测数据中提取的，而FTPs则来源于反映每种故障模式的典型历史传感器数据。通过使用RFV，可以更好地捕捉到数据的不确定性特征。
#### 5. 相似性度量(Similarity Measure)
相似性度量是用来计算测试模式与故障数据库中每个故障模板模式之间匹配程度的方法。通过计算这些匹配度，可以确定基本概率赋值(BPA)，进而利用Dempster规则组合获得最终的诊断结果。
#### 6. 传感器测量(Sensor Measurements)
传感器测量是故障诊断系统的重要组成部分。在本文的背景下，特别强调了振动传感器的应用。传感器数据通常包含噪声和其他形式的不确定性，这对故障诊断的准确性构成了挑战。因此，在设计数据融合算法时必须考虑这些因素。
#### 7. 实例验证
文章最后通过机器转子系统的故障诊断实例展示了所提出的算法的有效性。实验结果表明，这种方法能够显著提高基于数据融合的诊断系统的准确性和可靠性。
#### 结论
本文介绍的数据融合算法通过结合Dempster-Shafer证据理论、随机模糊变量和相似性度量等技术，有效地处理了传感器测量的不确定性问题。这种算法不仅可以提高故障诊断的准确性，还可以应用于多种工业场景中，对于提升设备维护效率和降低维护成本具有重要意义。
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