基于随机历史集的有反馈MSIF目标识别方法

为提高复杂战场环境下的目标识别准确度,提出了一种分布式MSIF模型,并通过加入反馈信息流,对时域内的序贯信息进行处理。以经典D-S证据理论为基础,针对其不能处理高冲突证据的弊端,采用费雪耶兹洗牌方法,置乱泛传感器矩阵中的信息排序,生成随机历史集,并随着运算次数增加,算法反复迭代。通过改进算法,修正了由于高冲突证据过早出现所带来的识别结果偏差。数值算例表明,该方法既能提高信息利用率,同时可克服信息先入性陷阱的影响,准确度较高,且计算量较小,能有效减轻系统负担,适合MSIF目标识别中的大数据量处理。

基于多源信息融合的风电机组轴承故障诊断方法

在风电机组滚动轴承故障诊断中,采用单个传感器所能提供的信息有限,针对这一问题,为了提取输入原始信号的多尺度特征以保证故障信息的有效性和完整性,同时为了提高信息融合的效率及有效性,提出了一种基于多源信息融合注意力机制卷积神经网络(MSIF-ACNN)的风电机组滚动轴承故障诊断方法。首先,提出了一种将普通卷积与空洞卷积相结合的融合卷积方法,对原始时域信号进行了多尺度特征提取;其次,采用双层通道和空间注意力机制方法,对不同通道数据进行了自适应校准与权重分配;对注意力机制输出的多源信息进行了特征融合;最后,为了验证该多源信息融合方法的有效性,采用由全连接层与分类层组成的分类方法,对实际风电机组轴承数据进行了试验验证。试验及研究结果表明:不同位置和方向传感器对不同故障的敏感性存在差异,MSIF-ACNN通过有效地利用这种差异,实现了多源信息特征互补的目的,风电机组滚动轴承故障诊断准确率达到了96.7%,效果优于其他多源信息诊断模型,促进了信息融合在风电机组轴承故障诊断领域的应用。

多传感器信息融合分类识别系统中冗余知识判定的关系代数方法

在基于多源信息融合的对象分类识别系统中，信源／ 传感器数量的增加往往使数据处理量急剧增长，不仅占用大量计算资源，提高运行成本，而且降低了系统可贵的实时性。本文提出用关系代数方法判定由信源传感器提供的知识有无冗余，从而精简和优化信源／ 传感器资源的配置和组合。

计算智能在多源信息融合中的应用研究

通过对计算智能(CI)在多元信息融合(MSIF)中的应用方法的研究,从指挥控制的SHOR模型出发,介绍了计算智能和软计算的概念,以及在多元信息融合中应用计算智能方法的必要性,提出了计算智能在信息融合及决策支持的系统开发的应用框架模型,并给出了计算智能在预警中的应用实例。

舰艇化学侦察中的毒剂识别技术

为了更有效地对海战场化学战剂实施监测与快速准确识别,提出将多传感器信息融合(MSIF)技术、小波分解和神经网络应用于舰艇化学侦察领域中,构建了多传感器融合式舰艇化学侦察系统模型。同时,把小波分析和神经网络有机地结合起来,创建一套基于小波变换和神经网络的化学战剂特征快速提取与识别系统——神经网络识别毒剂系统,建立了带有偏差单元的递归神经网络识别毒剂模型和基于小波分析的毒剂特征提取方法。实验与仿真结果表明:利用基于MSIF技术和小波分析的神经网络识别毒剂系统,对毒剂进行定性定量分析是切实可行的,该方法能显著提高测量结果的准确性和可信度,且结果具有可重复性。

基于联邦滤波技术的吨位智能测量系统

该文介绍了联邦Ka lm an滤波器的原理和结构,对多传感器信息融合技术在船舶吨位智能测量系统中的应用进行了探讨。文中构建了船舶吨位智能测量系统,根据系统需要详细设计了一种基于联邦Ka lm an滤波结构的多声纳传感器信息融合算法,并且给出了计算船舶吨位的算法,在多声纳传感器融合过程中,提出“变参考系统”方法来提高系统精度和可靠性,最后用MATLAB对本系统进行了仿真。仿真结果表明,算法有较高的系统精度和容错性,系统可行。

多传感器信息融合在机器人避障中的应用

本文在移动机器人的避障系统中,充分利用数字信号处理器(DSP)超强的运算能力,以及单片机(MCU)善于控制的特点,构造了DSP+MCU的双CPU系统,并且利用粗糙集理论进行多传感器信息融合,实现了移动智能机器人在不确定环境中实时获取外部信息,快速地实现避障。

一种基于联邦Kalman滤波结构的自适应信息融合方法

鉴于联邦Kalman滤波是一种能在复杂信息融合系统中进行目标状态估计的有效方法,介绍了联邦Kalman滤波器的原理和结构,提出了一种基于联邦Kalman滤波结构的自适应多传感器信息融合算法.仿真结果表明,该算法能有效提高信息融合系统的精度和容错性,具有较高的实用价值.

风力机塔架安全在线监测系统研究与设计

针对现有的风力机塔架安全监测系统中存在的不足,设计一种在线监测风力机塔架沉降、倾斜、变形、振动等状态变化的系统。基于多传感器信息融合技术,该系统将传感器采集的信号与预设的安全阀值进行比较,一旦发现塔架异常,可立即发出报警信号。对系统采集的历史数据进行软件分析,还可以预测未来风力机塔架状态的变化趋势,以便提前发现安全隐患并及时采取应对措施,避免严重事故的发生。试验证明,该系统具有较高的报警和预测精度,性能稳定,可靠性高,适合在大型风电场推广使用。

多传感器信息融合技术在电力系统的应用前景探讨

多传感器信息融合技术是一种现代的信息处理技术 ,此项技术在电力系统中有广阔的应用前景 ,例如 ,在电网运行与控制、电力设备状态监测、故障诊断技术和电力调度等领域都大有作为。但是 ,该技术在我国电力系统的应用尚处于起步阶段 ,急需解决一些技术问题。