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邓丽君

作品数:3 被引量:33H指数:3
供职机构:太原科技大学电子信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程

主题

  • 3篇证据理论
  • 2篇液压
  • 2篇液压系统
  • 2篇液压系统故障
  • 2篇液压系统故障...
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇系统故障
  • 2篇故障诊断
  • 2篇D-S证据
  • 2篇D-S证据理...
  • 1篇多传感器
  • 1篇多传感器信息
  • 1篇多传感器信息...
  • 1篇信息融合
  • 1篇群算法
  • 1篇微粒群
  • 1篇微粒群算法
  • 1篇距离函数
  • 1篇基于神经网络

机构

  • 3篇太原科技大学

作者

  • 3篇邓丽君
  • 2篇董增寿
  • 1篇宋明远
  • 1篇曾建潮

传媒

  • 1篇太原科技大学...
  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 2篇2013
  • 1篇2012
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于多传感器信息融合的液压系统故障诊断方法研究
液压系统作为工程车辆的核心部件,它的运行状态直接影响到整个车辆的工作,及时而准确地对其故障进行监测、预报和诊断具有重要的实际意义。液压系统工作环境恶劣,故障机理复杂多样,单一传感器获得的故障特征参数常常是模糊和不确定的。...
邓丽君
关键词:液压系统故障诊断微粒群算法神经网络D-S证据理论多传感器信息融合
文献传递
基于神经网络和证据理论的液压系统故障诊断被引量:6
2012年
针对液压系统故障多样性和复杂性等特点,基于信息融合原理,提出了一种基于神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论相结合的液压系统故障诊断方法。该方法通过构建多子神经网络分类模块进行局部诊断,利用各子神经网络的输出值作为证据理论中的基本可信度,经过证据理论的再次融合得出最终的诊断结果。实例表明,该方法通过简化神经网络结构,提高了局部诊断网络的诊断能力,通过对多源多特征参数的融合,充分利用各传感器的冗余和互补的故障信息,与单一故障特征的诊断相比,显著提高了故障诊断的准确率,降低了决策的不确定性。
邓丽君董增寿宋明远
关键词:液压系统故障诊断神经网络D-S证据理论
一种新的基于证据权重的D-S改进算法被引量:18
2013年
D-S(Dempster-Shafer)证据理论是一种有效的不确定性推理方法,但在组合高冲突证据时,D-S证据理论得到的结果却往往有悖常理。为了解决冲突证据的合成问题,考虑到不同的证据在合成过程中的重要程度不同,提出了一种新的基于证据权重的D-S改进算法。该方法首先引入一个度量证据体间相似度的证据距离函数,建立相应的证据距离矩阵,求出系统中各证据到证据集的平均欧式距离,然后通过信任函数来获得描述各证据重要程度的权重系数并对证据源进行修正,最后利用D-S组合规则对修正后的证据进行合成。通过算例的分析以及与其它改进算法的比较,验证了新方法的有效性和优越性。
董增寿邓丽君曾建潮
共1页<1>
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