摘 要：本文針對(duì)礦井提升機(jī)故障診斷方法存在的局限性，運(yùn)用了一種基于多傳感器信息融合的智能故障診斷方法。該方法采用D-S證據(jù)理論決策級(jí)融合進(jìn)行故障識(shí)別，利用統(tǒng)計(jì)證據(jù)獲得基本概率賦值。通過一實(shí)例論證了在礦井提升機(jī)故障診斷中，采用此方法比單傳感器信息故障診斷方法更具有優(yōu)越性。 關(guān)鍵詞：信息融合；故障診斷；統(tǒng)計(jì)證據(jù) Abstract: For limitation of fault diagnosis methods in Mine Hoist, a fault diagnosis method based on the multi-sensor information fusion was used in this article. The D-S evidence theory is applied to the fault identification, and the basic probability assignment is offered with the statistical evidence. By contrast the diagnosis result of an example, it indicates that using the multi-sensor information fusion method is more Superiority than using a single information as fault diagnosis method in fault diagnosis. Key words: information fusion; fault diagnosis; statistical evidence 0 引言 設(shè)備故障是指“設(shè)備功能失?！?，也就是設(shè)備不能達(dá)到預(yù)期的工作狀態(tài)，無法滿足應(yīng)有的性能、功能。設(shè)備故障診斷技術(shù)是近40年來發(fā)展起來的適應(yīng)工程實(shí)際需要而形成的一門綜合學(xué)科，是各學(xué)科交叉發(fā)展的必然，由此獲取的經(jīng)濟(jì)效益十分顯著。 所謂多傳感器信息融合是對(duì)來自多個(gè)傳感器的信息進(jìn)行多級(jí)別、多方面的處理，從而導(dǎo)出新的、有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無法獲得的，它表示了被檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象的行為。通過多傳感器信息融合，可以擴(kuò)大時(shí)空覆蓋范圍，增加置信度，改善檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性[sup][1][/sup]。 本文研究基于統(tǒng)計(jì)證據(jù)獲得基本概率賦值，利用基于基本概率賦值的D-S證據(jù)理論決策級(jí)融合方式，對(duì)礦井提升機(jī)的故障進(jìn)行識(shí)別。 1 多傳感器數(shù)據(jù)融合算法 將D-S證據(jù)理論應(yīng)用于多傳感器數(shù)據(jù)融合時(shí)，從傳感器獲得的相關(guān)數(shù)值就是該理論中的證據(jù)，它可構(gòu)成待識(shí)別目標(biāo)模式的信度函數(shù)分配，表示每一個(gè)目標(biāo)模式假設(shè)的可信程度，每一傳感器形成一個(gè)證據(jù)組。多傳感器數(shù)據(jù)融合就是通過聯(lián)合規(guī)則聯(lián)合幾個(gè)證據(jù)組形成一個(gè)新的綜合的證據(jù)組，用聯(lián)合規(guī)則聯(lián)合每個(gè)傳感器的信度函數(shù)分配形成融合的信度函數(shù)分配，從而為目標(biāo)模式的決策提供綜合準(zhǔn)確的證據(jù)。 1.1 D-S證據(jù)理論基本概念 證據(jù)理論是由Dempster在1967年最初提出的，他用多值映射得出了概率的上下界，后來由Shafer在1976年推廣并形成證據(jù)推理，因此又稱為Dempster-Shafer理論。設(shè)U表示X所有可能取值的一個(gè)論域集合，且所有在U內(nèi)的元素間是互不相容的，則稱U為X的識(shí)別框架。 U可以有限也可以無限，在專家系統(tǒng)的應(yīng)用中是有限的。 根據(jù)融合決策的方法，得出融合的決策結(jié)果是O1，即減速器工作不正常。從計(jì)算結(jié)果可以看出，通過A相和B相融合后，不確定的基本概率賦值大于設(shè)定門限，不能識(shí)別故障類型。將其結(jié)果再和C傳感器融合后，故障不確定性的基本概率賦值下降到 ，可以識(shí)別故障類型。可見，利用單一傳感器對(duì)礦井提升機(jī)進(jìn)行故障診斷，可信度比較低，有時(shí)無法準(zhǔn)確識(shí)別故障類型，而利用多傳感器進(jìn)行識(shí)別，可提高故障識(shí)別率。 4 結(jié)論 從分析結(jié)果可以看出，僅利用單一傳感器信息對(duì)礦井提升機(jī)故障進(jìn)行診斷識(shí)別，其結(jié)果存在許多誤診和漏診的情況;而基于多傳感器信息融合的故障診斷能充分地利用多個(gè)傳感器的信息，可以減少診斷的不確定性，能夠識(shí)別單一傳感器不能識(shí)別的故障;隨著融合傳感器個(gè)數(shù)的增多，診斷的可靠性也會(huì)越來越高。 參考文獻(xiàn) [1] 何友，王國(guó)宏等. 多傳感器信息融合及應(yīng)用[M]. 北京:電子工業(yè)出版社，2007,40-45 [2] 黃瑛，陶云剛等，D-S證據(jù)理論在多傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào) ，1999,31（2）:172-177 [3] 王江萍.基于多傳感器融合信息的故障診斷[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2000,19（6） [4] 盧燕.礦井提升機(jī)的故障監(jiān)視和診斷.金屬礦山,1998.3