摘要
针对单纯依靠案例特征之间的相似性进行推理、结果中将存在不确定性信息的问题,通过引入证据理论,将搜索结果中的故障模式构成目标识别框架,并基于案例之间的相似度,给定各故障模式的基本概率赋值.利用证据理论的组合规则,对搜索出的相关案例样本进行信息融合,从全局相似度中有效地分离出案例对特定故障模式的确定性信息,从而降低了推理结果中故障模式的不确定性信息.对大机组实际故障数据的应用,证明了方法的有效性,为组合故障的案例推理提供了解决思路.
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单位西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 西安交通大学