2)融合结果评价规则目前大多数故障判断规则采用了最大阈值的原则,这种判断在单故障的情况下有效,但是当多故障并发时,不能得出完全的诊断结果。因此,对融合结果评价规则的研究将是未来重要的方向。 3)智能化的数据融合技术随着技术的发展,需要诊断的对象会越来越复杂,新的故障形式也会出现,为满足这些诊断工况,必须采用一种智能化的融合技术。因此,以神经网络和专家系统为主体,配合其他融合算法的方法将会是未来重要的研究趋势。 参考文献: [1]何富君,刘小磊,卢晓昭,等.传感器的故障诊断技术研究[J].科学技术与工程, [2]郭敏.多源信息融合在故障诊断技术中的应用研究[J].计算机与数字工程, [3]吕琛.故障诊断与预测———原理、技术及应用[M].北京:北京航空航天大学出版社, [4]赵蕊.信息融合在水轮发电机组故障诊断系统中的应用研究[D].长沙:中南大学, [5]覃祖旭,张洪钺.信息融合的一般过程及在故障诊断中的应用[J].测控技术, [6]王志鹏.基于信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用[D].大连:大连理工大学, [7]朱大奇,刘永安.故障诊断的信息融合方法[J].控制与决策, [8]尚朝轩,毛二可,胡文华.基于多源信息融合的雷达装备故障诊断决策研究[J].计算机测量与控制, [9]刘希亮,陈桂明,李方溪,等.多源信息融合及其在齿轮泵故障诊断中的应用[J].液压与气动, [10]高媛媛.多信息融合技术在电机故障诊断中的应用研究[D].沈阳:沈阳工业大学, [11]周曙.基于贝叶斯网的电力系统故障诊断方法研究[D].成都:西南交通大学, [12]栗然,高聪颖,张烈勇.基于粗糙集-贝叶斯方法的分布式电网故障诊断[J].华北电力大学学报, [13]张乐信.基于粗糙集和贝叶斯的电网故障诊断系统的研究应用[D].成都:电子科技大学, |
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