改进加权融合算法与双谱技术在风电轴承故障诊断中的应用

针对风电回转支承转速低、不稳定、受载复杂等问题,并且其故障振动信号为低频信号,往往呈现非高斯、非线性特点。提出了基于改进加权融合算法与双谱技术相结合的数据融合诊断方案。首先提出了改进的加权融合算法对多传感器数据进行融合;然后采用双谱技术处理非高斯、非线性信号,提取出隐藏在融合信号中的非高斯特征。最终通过实验表明,运用该诊断方案提取出的特征频率与理论计算的故障特征频率相吻合,充分显示了其应用在回转支承故障诊断系统中的可行性。

基于改进自适应加权融合算法的土壤湿度监测研究

传统方式进行土壤湿度采集的过程中往往会遇到环境复杂、信号弱、信号干扰较大等问题。为提高土壤湿度采集的精准度,提出一种基于数据级融合思路的改进多传感器自适应加权算法。通过建立改进的自适应加权融合算法模型,经过一系列推算,得到系统的总均方误差表达式,然后通过获得的值选择每个传感器的最优方差值,通过计算获得每个传感器的方差的最优估计值。经过实地测试,通过使用5个相同的传感器对土壤湿度进行采集,各传感器回传信息有较为明显的差别,使用自适应加权融合算法得到融合结果的总体方差较大,对自适应加权融合算法进行改进后,得到的总体方差减小了400%左右。

数据融合在瓦斯安检系统中的应用

从提高监测精度的角度阐述了数据融合技术在瓦斯气体安全监测系统中的应用.介绍了数据融合的基本知识和一般的融合方法,对直接取平均值的加权融合方法进行了改进,并通过仿真实验证明了改进的加权融合方法比直接取平均值融合方法更接近于实际值.