[发明专利]一种基于D-S证据理论的设备故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于D-S证据理论的设备故障诊断方法，先建立故障特征集，然后用各种诊断方法对设备进行独立的故障诊断，基于D-S证据理论对各方法的诊断结果进行综合，得到故障诊断的最终结果。此方法在已有诊断方法的基础上，提出了综合各种方法诊断结果的策略，在提高诊断结果准确性的同时，具有实现简单的特点。根据该方法可以单独编写诊断模块，嵌入已有的设备故障诊断软件，而不需要对软件结构做出调整。该方法除应用于汽轮发电机组外，也可广泛应用于电力、机械、船舶等各领域的设备故障诊断当中，为设备故障诊断提供了一种准确高效低成本的方法。通过对设备故障的准确诊断，可以达到提高设备运行可靠性、降低设备维修费用的目的。

主权项

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。