[发明专利]一种基于D-S证据理论的设备故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于D-S证据理论的设备故障诊断方法，其特征在于，包括如下具体步骤：

1）故障特征集的建立：对设备进行故障诊断，首先要通过故障类型及故障征兆的分析，建立设备的故障特征集；

2）不同方法的故障诊断：在建立了故障征兆集后，采用不同的诊断方法对设备进行独立的故障诊断，可以采用的诊断方法包括各种神经网络的诊断方法，基于灰色理论的方法，基于粗糙集和支持向量机的方法；

3）基于D-S证据理论的诊断结果判定：在应用不同方法对设备故障进行诊断后，对各方法的诊断结果进行综合，步骤如下：

A：根据不同诊断方法的结果，构造D-S证据理论的基本概率分配函数，构造方法如下面公式所示：

                                                                

其中i表示第i种诊断方法，j第j种故障类型，C_i(j)表示应用第i种诊断方法对于第j种故障类型做出的诊断结果，R(i)表示第i种诊断方法的可靠性系数，R(i)可通过计算独立使用该方法进行故障诊断时的正确率来得到；

B：在得到了不同诊断方法对于不同故障类型的基本概率分配函数之后，应用D-S融合规则对各种方法得到的诊断结果进行综合；

C：在计算得出各种诊断方法的综合诊断结果后，根据具体应用时的判别准则，得到故障诊断的最终结果。

2.根据权利要求1所述基于D-S证据理论的设备故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3）中对各方法的诊断结果进行综合步骤C中的判别准则可以是：

故障的输出值是所有故障输出值中的最大值；故障的输出值大于预设定的阈值；规定和其它各故障输出值的差值范围。