基于多源信息融合的傳感器故障診斷技術(shù)的研究.pdf

1、工業(yè)領(lǐng)域的自動化水平不斷提高，使得傳感器的可靠性嚴重影響和制約著監(jiān)控系統(tǒng)的正常運轉(zhuǎn)。而隨著工業(yè)系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，復雜程度日益提高，傳統(tǒng)的傳感器故障檢測與診斷方法已不能再滿足復雜系統(tǒng)的診斷精度要求。因此，研究和發(fā)展新型的傳感器故障診斷技術(shù)是目前亟待解決的問題。
　　 本文首先介紹了多源信息融合方法的一些基本理論及其優(yōu)點和發(fā)展趨勢，闡述了該方法涉及的一些基本概念和融合模型且明確了各種融合模型的優(yōu)缺點；隨后從經(jīng)典信息融合和現(xiàn)代信息融

2、合這兩方面討論了信息融合技術(shù)涉及到的理論算法。
　　 其次，有針對性的選擇了灰色系統(tǒng)理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了研究，詳細分析了二者的異同及優(yōu)缺點，指出將二者構(gòu)成一種灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全融合模型，能夠更好的對復雜不確定性問題進行求解。本文基于此指導思想，以火電廠鍋爐汽包水位為例，設(shè)計了適合進行多傳感器信息融合的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級融合模型，利用該模型融合汽包水位的主要影響因素，獲得其高精度的擬合值。仿真結(jié)果表明，該模型具有收斂速度快，數(shù)據(jù)擬

3、合精度高，且網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值具有物理意義的特點，比單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更適合于動態(tài)系統(tǒng)建模。
　　 本文最后在水位控制系統(tǒng)上構(gòu)建了汽包水位傳感器故障診斷系統(tǒng)，利用經(jīng)過預處理的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，分別對傳感器易發(fā)的典型故障在MATLAB環(huán)境中進行了仿真分析，結(jié)果表明本文設(shè)計的故障診斷系統(tǒng)對傳感器發(fā)生的突變型故障和漂移速率比較大的漂移故障具有良好的診斷效果。在檢測出故障后，該系統(tǒng)亦能夠及時將故障信號切除，用模型的融合輸出值代替，消除了故障的不