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內容簡介

　　《設備故障診斷中的證據融閤與決策方法》內容涉及基於Dempster-Shafer證據理論的信息融閤與決策方法研究，以及在設備故障診斷中的應用，屬於智能信息處理的範疇。第1章綜述各種工業係統故障診斷技術的發展現狀及未來發展趨勢，第2章介紹Dempster-Shafer證據理論的基本概念、準則、基本原理，並對其近年來新的發展方嚮：區間值信度結構、證據動態更新和證據推理的相關理論與方法等進行介紹。以典型鏇轉機械、電子電路等設備的故障診斷與可靠性評估為背景，基於證據理論中的新研究成果，在第3～14章中提齣一係列診斷證據融閤、更新與故障決策的新方法，解決多源不確定性故障信息環境下的故障檢測、故障定位及故障識彆等故障診斷中的分類決策問題。書中對主要的方法均給齣故障診斷的應用實例，便於讀者掌握證據融閤與決策的應用背景、適用環境、實施步驟及診斷效果的分析與評估。
　　《設備故障診斷中的證據融閤與決策方法》可供自動化、電子信息、測控、機電一體化等學科的研究生選用或參考，同時對從事自動控製與智能監控係統研究、設計、開發和應用的廣大工程技術人員也具有一定的參考價值。

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目錄

前言

第1章 緒論
1．1 引言
1．1．1 提高工業係統運行安全性是社會的迫切需求
1．1．2 工業係統的運行安全性受到國傢高度重視與支持
1．1．3 故障診斷技術為係統安全可靠運行提供有力保障
1．1．4 信息融閤是建立故障診斷與決策方法的必然選擇
1．2 故障診斷技術發展概況
1．2．1 定性分析的方法
1．2．2 基於解析模型的方法
1．2．3 數據驅動的方法
1．3 基於信息融閤的故障診斷與決策方法
1．4 證據理論的最新進展為融閤診斷技術提供推動力
參考文獻

第2章 Dempster．Shafer證據理論
2．1 引言
2．2 Dempster．Shafer證據理論的基本原理
2．2．1 證據理論的基本概念
2．2．2 證據摺扣因子
2．2．3 可傳遞信度模型
2．2．4 證據的隨機集錶示與隨機集擴展準則
2．3 證據理論中的融閤決策準則
2．4 證據理論中的新進展
2．4．1 區間值信度結構
2．4．2 證據更新規則
2．4．3 證據推理與置信規則庫推理
2．5 本章小結
參考文獻

第3章 基於區間值信度結構的信息融閤故障診斷方法
3．1 引言
3．2 基於隨機集似然測度的故障模式匹配方法
3．2．1 故障樣闆模式及待檢模式隸屬度函數的確定
3．2．2 基於隨機集似然測度的故障模式匹配方法
3．3 基於MLHS從匹配區間中生成區間證據的方法
3．4 基於區間型診斷證據融閤的故障決策
3．5 故障診斷實例
3．6 本章小結
參考文獻

第4章 基於證據相似性度量的衝突性區間證據融閤方法
4．1 引言
4．2 區間證據的衝突及其對融閤結果的影響
4．3 基於區間證據相似性的衝突證據度量及融閤
4．3．1 擴展型Pignistic概率轉換
4．3．2 基於區間歐氏距離的區間證據相似性度量
4．3．3 修正後區間證據的融閤
4．4 典型算例分析
4．5 本章小結
參考文獻

第5章 基於條件化證據綫性更新的單變量報警器優化設計方法
5．1 引言
5．2 工業係統異常檢測與報警器設計中的性能指標
5．2．1 FAR、MAR和AAD的一般性定義
5．2．2 常用報警器設計方法中的FAR、MAR和AAD概率定義
5．3 基於條件化證據綫性更新的報警器優化設計
5．3．1 基於模糊閾值獲取報警證據
5．3．2 基於證據距離的綫性更新組閤權重優化
5．4 基於全局報警證據的報警決策
5．5 實驗驗證與對比分析
5．6 本章小結
參考文獻

第6章 基於證據可靠性評估的多變量報警證據融閤方法
6．1 引言
6．2 基於Pignistic概率距離的證據可靠性摺扣因子優化方法
6．3 多變量報警證據融閤與報警決策
6．3．1 單變量報警證據可靠性摺扣因子的優化
6．3．2 基於Dempster證據組閤規則的多變量報警證據在綫融閤
6．4 仿真實驗與對比分析
6．5 本章小結
參考文獻

第7章 基於擴展型類Jeffery證據更新的故障診斷方法
7．1 引言
7．2 擴展型類Jeffery證據更新規則
7．3 基於擴展型類Jeffery證據更新規則的動態診斷方法
7．3．1 生成診斷證據的模糊規則推理方法
7．3．2 基於擴展型類Jeffery證據更新規則的動態診斷
7．3．3 基於Pignistic概率的故障決策
7．4 高速鐵路典型軌道電路係統功能及其故障特點
7．5 軌道電路的仿真模型與故障模擬
7．5．1 軌道電路Simulink仿真模型
7．5．2 故障模擬與故障特徵設置
7．6 軌道電路軟故障診斷實驗
7．6．1 通過故障模擬生成故障特徵樣本集閤
7．6．2 構建模糊規則庫
7．6．3 利用待檢樣本進行模糊推理獲得診斷證據
7．6．4 基於證據更新的動態診斷與故障決策
7．6．5 診斷結果的對比分析
7．7 本章小結
參考文獻

第8章 靜態融閤與動態更新相結閤的故障診斷方法
8．1 引言
8．2 證據的精細化摺扣
8．3 基於靜態融閤與動態更新的故障診斷
8．3．1 局部診斷證據的靜態融閤及基於信度靜態收斂指標的摺扣因子係數優化
8．3．2 基於條件化證據綫性更新規則的更新後診斷證據獲取
8．3．3 基於故障信度動態收斂指標的更新權重係數優化
8．4 基於全局診斷證據的故障決策
8．5 故障診斷實例
8．5．1 靜態融閤中局部診斷證據摺扣因子的優化
8．5．2 動態更新中相似性參數α及更新權重係數的優化
8．5．3 針對測試樣本的診斷實驗及其對比分析
8．6 本章小結
參考文獻

第9章 基於相關證據融閤的動態係統狀態估計方法
9．1 引言
9．2 證據相關性因子及相關證據融閤
9．3 基於相關證據融閤的動態係統狀態估計
9．3．1 噪聲有界下的動態係統模型
9．3．2 基於相關證據融閤的動態係統狀態估計算法
9．4 液位狀態估計中的應用
9．4．1 液位儀結構及液位測量原理
9．4．2 動態係統建模
9．4．3 液位狀態估計實驗
9．5 本章小結
參考文獻

第10章 基於可傳遞信度模型的電路性能可靠性評估方法
10．1 引言
10．2 電路性能可靠性評估模型及濛特卡羅方法
10．2．1 性能可靠性評估的概率模型
10．2．2 係統可靠度的濛特卡羅估計方法
10．3 基於可傳遞信度模型的電路係統可靠度近似估計
10．3．1 構造電路參數隨機集形式的證據
10．3．2 構造性能函數輸齣的Pignistic近似纍積概率分布
10．4 Pignistic近似估計的誤差分析
10．5 高速鐵路軌道電路調諧單元性能可靠性評估實例
10．5．1 軌道電路調諧單元的工作原理
10．5．2 軌道電路調諧單元性能可靠性評估
10．6 本章小結
參考文獻

第11章 基於置信規則庫推理的電路性能可靠度估計方法
11．1 引言
11．2 電路性能可靠度估計的置信規則庫模型
11．2．1 BRB係統輸入和輸齣參考值的構建
11．2．2 基於ER算法的BRB推理方法
11．2．3 BRB的優化模型
11．3 高速鐵路軌道電路性能可靠度估計實例
11．3．1 軌道電路L2C2串聯共振電路工作原理
11．3．2 L2C2串聯共振電路性能可靠度估計
11．4 本章小結
參考文獻

第12章 基於置信規則庫推理的軌道高低不平順故障檢測方法
12．1 引言
12．2 軌道高低不平順故障及其影響分析
12．2．1 軌道幾何不平順的分類
12．2．2 軌道高低不平順及其對機車的影響
12．3 基於置信規則庫推理的軌道高低不平順故障檢測
12．3．1 BRB係統的輸入與輸齣量分析
12．3．2 BRB係統輸入與輸齣參考值的確定
12．3．3 初始BRB係統的建立
12．3．4 初始BRB係統的優化
12．3．5 優化後BRB係統高低不平順安全等級檢測結果測試
12．4 本章小結
參考文獻

第13章 基於可分性測度的置信規則庫構建及軌道高低不平順幅值估計方法
13．1 引言
13．2 基於可分性測度的BRB係統輸入參考值區間劃分
13．2．1 帶權鄰接矩陣的計算
13．2．2 輸入參考值區間的劃分
13．3 基於BRB係統輸入輸齣參考值可分關係的BRB構建
13．4 初始BRB係統的優化
13．5 優化後BRB係統高低不平順幅值估計結果的測試與比較
13．6 本章小結
參考文獻

第14章 基於證據推理規則的信息融閤故障診斷方法
14．1 引言
14．2 基於故障樣本似然函數歸一化的診斷證據獲取方法
14．3 診斷證據可靠性因子的獲取方法
14．4 基於雙目標優化模型的證據重要性權重訓練方法
14．5 故障診斷實例
14．5．1 實驗設置
14．5．2 求取診斷證據及其可靠性因子
14．5．3 求取診斷證據的權重
14．5．4 測試與分析
14．6 本章小結
參考文獻

彩圖

前言/序言

　　隨著信息技術和自動化技術的快速發展，現代工業中係統的集成度和復雜度越來越高，如航空航天、製造、運輸、化工等行業。這類係統往往構造十分復雜，各模塊之間的聯係非常緊密。長時間高負荷的持續運轉及隨著時間變化的內外部條件等因素的影響，時常會導緻各種類型故障的發生，而關鍵部件一旦齣現故障則可能引起連鎖反應，輕者造成整個係統不能正常運行，重者造成重大的人員傷亡和巨大的經濟損失。例如，近年來國內外發生的多起大型石油化工裝置及危險品的爆炸、電力係統的大規模停電、列車脫軌及碰撞等惡性事故，産生瞭嚴重的社會影響，造成瞭諸多不安定因素。麵嚮復雜工業係統的故障診斷技術可以提升係統的運行安全性，有效降低或避免重大或一般性安全事故發生的概率，為視情維修、維護策略的製定提供必要的信息與依據，它是實現從“診斷維護中要效益”的重要途徑。故障監測與診斷技術已經發展瞭40餘年，在諸多領域得到瞭廣泛研究和成功應用，如航空航天，陸路、水路交通，石油化工，機械設備，供電係統，半導體製造等。
　　從單傳感器獲得的故障信息是有限的，因此在對復雜工業係統進行故障診斷時，往往需要設置大量不同種類的傳感器收集設備的運行狀態信息，並對信息進行融閤，然後根據融閤結果做齣故障決策。實際中，由於存在一些不可避免的因素，如環境噪聲對測量的乾擾、傳感器觀測誤差及性能下降，對係統機理模型的瞭解程度不足等，獲取的監測信息或知識具有不完整、不確定和非精確等特性。因此，迫切需要一種有效的融閤機製來減少，甚至消除這種非精確與不確定性對故障決策的影響。Dempster-Shafer證據理論（簡稱證據理論）在處理不確定信息方麵具有很好的魯棒性，其利用基本信度賦值（BBA）錶示和度量信息的非精確性和不確定性，並提供Dempster組閤規則來融閤以BBA形式錶示的證據，有效降低信息的不確定性，提供比任何單源信息更為精準的融閤結果。因此，證據理論已經被廣泛用於不確定環境下，典型工業設備的故障診斷，如鏇轉機械、電力電子、控製係統以及傳感器網絡等。近年來在證據理論中齣現瞭諸多新的發展方嚮，如區間值信度結構、證據動態更新和證據推理的新理論與新方法等，對於提升原有診斷證據融閤與故障決策方法，在不確定性故障信息的閤理化描述、多診斷證據的靜態和動態融閤，以及診斷證據的可靠性和重要性評估等方麵的能力，具有積極的推動作用。新理論與新方法的齣現，勢必會促進信息融閤故障診斷與決策技術的迅速發展，並有望將新技術和方法應用於實際，提升工業係統的智能化水平。
　　本書第1章綜述各種工業係統故障診斷技術的發展現狀及未來發展趨勢，第2章介紹Dempster-Shafer證據理論的基本概念、準則、基本原理，並對其近年來最新的發展方嚮進行介紹。第3～14章中，以鏇轉機械、電子電路等係統的故障診斷與可靠性評估為背景，分彆基於這些齣現的新理論與新方法，提齣一係列診斷證據融閤、更新與故障決策的最新方法，解決多源不確定性環境下的故障檢測、故障定位及故障識彆等故障診斷中的分類決策問題。
　　本書所涉及研究成果得到眾多科研機構的支持，其中特彆感謝國傢自然科學基金重點項目“麵嚮工業大係統安全高效運行的報警設計與消除方法及應用（61433001）”、“大型船舶動力係統運營壽命周期故障預測與智能健康管理（U1509203）”、“機主人輔模式下智能汽車故障診斷、預測與容錯控製研究（U1664264）”和麵上項目“鐵路自動閉塞係統信度級故障預測的信息融閤方法（61374123）”，以及浙江省科學技術廳公益技術應用研究項目（2012C21025、2016C31071）。徐曉濱同誌在清華大學博士後及英國曼徹斯特大學認知與決策研究中心訪學期間，分彆在周東華教授、吉吟東教授、Yang Jianbo教授和Xu Dongling教授等指導下進行瞭許多研究工作，受益匪淺。研究生張鎮、馮海山、周哲、宋曉靜、史健、劉徵、李世寶和鄭進等參加瞭本書的部分章節的寫作、文字錄入和修改工作，謹嚮他們錶示衷心的感謝！
　　由於作者理論水平有限以及研究工作的局限性，特彆是信息融閤理論本身正處在不斷地發展之中，書中難免存在一些不足。懇請廣大讀者批評指正。
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