基于主观贝叶斯推理的多传感器分布式故障检测融合方法

来源：机械工程学报杂志2015年第7期北京时间：

作者：徐小力 刘秀丽 蒋章雷 任彬

单位：1.北京理工大学机械与车辆学院；2.北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室；3.石家庄铁道大学机械工程学院

摘要：针对复杂数控加工中心故障预测中各传感器检测信息呈现不确定性的问题，提出基于不确定性推理的多传感器分布式检测融合算法。该算法通过利用主观贝叶斯推理，获取局部检测装置的判决规则，并选取合适的局部判决规则送到融合规则中心，将来自不同传感器的观测数据进行综合分析，最后产生全局判决。以复杂立式加工中心为对象建立测试平台，利用多传感器样本获取方法进行机床不同运行状态及运行环境下的故障样本获取试验。试验表明在含有大量不确定性信息的故障诊断系统中，基于主观贝叶斯推理的分布式检测融合算法具有故障信息识别率高、诊断速度快的优点，其诊断错误率明显低于单个传感器的诊断错误率，且诊断错误率要低于串行分布式检测融算法。

关键词：参数选择,故障诊断,神经网络,萤火虫算法；

基金资助：国家自然科学基金资助项目(51275052)