基于区间证据推理的继电器接触系统故障检测

针对现有接触电阻阈值检测算法过于依赖先验知识导致漏检率较高的缺陷,提出一种基于区间证据推理的继电器接触系统故障检测算法。首先,将先验阈值和接触电阻测试数据转换为区间信度结构;然后,根据修正权重对先验阈值和测试数据进行区间证据推理融合;最后,计算出融合后的检测阈值。该方法充分考虑了接触电阻测量模型所包含的不确定性以及区间证据推理融合过程中的权重一致性,避免了现有算法自适应能力不足的缺陷。在继电器加速寿命试验平台上进行验证,实验结果表明,与经验阈值算法和常规区间证据推理方法相比,所提算法具有较好的自适应能力,可以有效提升电磁继电器接触系统的故障检测精度。考虑数据不平衡问题,对原始数据进行重采样后,所提算法能进一步提高故障检测效果。

不确定环境下供应商风险评价的区间证据推理

应用区间证据推理,对一类具有模糊不确定性指标的供应商进行风险评价。首先建立供应商二级结构的指标评价体系,利用区间值表示指标,避免单一值描述指标的不准确性。利用区间证据推理对各级指标依次进行递归融合,得到供应商的效用值并依此进行风险评价。实例表明该方法是一种在不确定环境下,对供应商进行风险评价的有效方法。

一种基于数据可靠性和区间证据推理的故障检测方法

为解决故障检测方法在处理数据不确定性问题上的不足,本文提出一种基于数据可靠性和区间证据推理(Interval evidential reasoning,IER)的故障检测方法.该方法通过融合专家知识与考虑可靠性的监测数据,实现报警阈值区间的更新与优化,从而提高故障检测的准确性.首先基于信息一致性方法计算数据可靠度,然后基于区间证据推理理论,构建区间阈值的更新与优化模型,最后基于投影协方差矩阵自适应进化策略算法求解优化模型,得到故障检测误漏报率最小的最优报警阈值区间.对石油管道泄漏实例和航天继电器加速寿命测试实例的故障检测问题进行了研究,通过对比分析,验证了所提方法的有效性.

基于区间证据推理的多属性决策方法

针对多属性决策过程中出现属性信息的评估等级以及评估等级信任度不确定问题,提出一种区间证据推理方法。首先,采用区间评估等级以及区间评估等级信任度的形式表达评估信息的不确定性。其次,通过转换公式统一各属性评估的信任识别框架。然后,采用区间证据推理的集成公式集结区间不确定信息,处理评估等级、评估等级信任度和定量属性评估的区间不确定信息的集结问题。最后,采用期望效用理论对方案综合排序。为验证该方法的有效性,以某生鲜电商选择生鲜供应商为例,运用所提方法对区间形式的不确定评估信息进行处理,结果表明,所提方法能够处理属性评估信息的评估等级以及评估等级信任度不确定问题。

区间证据推理法在区域环境风险评价中的应用

区域环境风险评价(Regional Environmental Risk Assessment,RERA)对象所产生的环境影响的复杂性,造成在对风险进行影响识别时常需采用专家意见等定性评价方法,带来了大量的不确定信息和未知信息。近年来,随着环境风险评价(Environmental Risk Assessment,ERA)的发展,迫切需要能够模拟和分析不确定问题的方法用于评价。基于证据理论(D-S理论)和证据推理(ER)法的区间证据推理(IER)法用于区域环境风险评价(RERA),阐述了IER法的基本原理,并用实例展示IER法运用信度结构、评价语言转换技术和IER综合运算分别表述、转换和综合多属性的区域环境风险评价初始信息。最后,结合决策者偏好的效用函数,得出每一风险受体所承受的相对风险及每一风险源的相对风险,从而确定最敏感受体和最危险源。研究表明,区间证据推理法使不同风险评价方法(证据)结论的融合成为可能,每一种方法(证据)的加入都将使结果不断逼近真实。融合的结论为风险管理和决策提供依据。

基于残缺语言区间信息的多属性群决策

针对属性权重为语言变量、评价信息为残缺语言区间信息的多属性群决策问题,提出了基于改进的模糊区间证据推理的分析方法.首先给出了残缺信息的随机变量表示方法,并根据专家在决策中的重要程度,将专家给出的决策矩阵组合成信任度矩阵,然后采用所提出的改进的模糊区间证据推理方法求得各方案的分布式评价值.计算各方案的模糊评价值,给出方案排序方法.最后给出了一个算例,证明了所提方法的有效性.

基于超程时间测量的电磁继电器故障检测

针对现有电磁继电器隐性故障检测率较低的问题,提出一种基于超程时间测量的电磁继电器故障检测方法。首先,通过离线优化获取最优模糊阈值,然后应用线性回归方法,对超程时间监测数据进行在线预测,并利用拟合误差将预测值扩展为预测区间;其次,根据最优模糊阈值,将监测数据和预测区间分别转换为当前和预测故障证据,利用区间证据推理迭代融合积累、当前、预测3种故障证据,获取更新后的积累故障证据;最后,按照故障判据,由积累故障证据得到继电器故障检测结果。所提方法充分考虑了继电器隐性故障的渐变性特征以及超程时间测量过程所包含的不确定性,使故障证据更贴近于继电器实际工况。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法在证据准确性和收敛速度上具有显著优势,能够有效提升电磁继电器隐性故障的检测精度。

研制阶段测试性验证与评价的动态贝叶斯方法

针对研制阶段测试性增长实验数据"小子样、多阶段、异总体"的特点导致测试性水平难以验证与评价的问题,提出一种优化的动态贝叶斯方法。引入新Dirichlet分布构造一个故障检测率的动态增长模型;引入D-S区间证据推理理论融合同一阶段的多个专家信息,在此基础上得到置信度更高的先验区间,用非线性优化理论拟合先验信息求解模型中的超参数;利用贝叶斯信息融合理论推断故障检测率的多元联合后验分布,采用Gibbs抽样求解高维后验积分。实例对比分析结果表明,该方法有效地融合了区间型的专家信息,提高了评价结果的置信度,为研制阶段测试性验证与评价的研究提供了一种理论依据和解决方案。