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独立电源多智能体信息融合故障诊断方法

张莉 袁海文 吕弘 袁海斌

张莉, 袁海文, 吕弘, 等 . 独立电源多智能体信息融合故障诊断方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2010, 36(8): 936-939.
引用本文: 张莉, 袁海文, 吕弘, 等 . 独立电源多智能体信息融合故障诊断方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2010, 36(8): 936-939.
Zhang Li, Yuan Haiwen, Lü Hong, et al. Fault diagnosis for independent power-supply system using multi-agent information fusion[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2010, 36(8): 936-939. (in Chinese)
Citation: Zhang Li, Yuan Haiwen, Lü Hong, et al. Fault diagnosis for independent power-supply system using multi-agent information fusion[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2010, 36(8): 936-939. (in Chinese)

独立电源多智能体信息融合故障诊断方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60974058); 航空科学基金项目(2008ZD51060); 航空科学基金项目(2009ZD51041)
详细信息
  • 中图分类号: TP 181

Fault diagnosis for independent power-supply system using multi-agent information fusion

  • 摘要: 对独立电源系统进行故障诊断与预测研究是保证整个复杂运动装置系统安全性工程的重要环节.分析了目前独立电源故障诊断系统中存在的问题,提出采用多传感器信息融合和多智能体技术相结合的方法来提高故障诊断的可靠性和系统的扩展性.利用智能体的自主性、分布性和协作性,构建了独立电源多智能体信息融合故障诊断系统.根据独立电源故障征兆的特点,将D-S(Dempster-Shafer)证据理论引入到多神经网络的诊断结果融合技术中,阐述了多神经网络局部诊断智能体和D-S证据理论融合诊断智能体的具体实现方法.最后,以某型航空电源故障诊断为例,给出了故障实例的诊断仿真,结果表明该方法可有效提高诊断可信度.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2009-06-11
  • 刊出日期:  2010-08-30

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