编辑推荐
《设备故障诊断中的证据融合与决策方法》可供自动化、电子信息、测控、机电一体化等学科的研究生选用或参考，同时对从事自动控制与智能监控系统研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员也具有一定的参考价值。
目录
前言
第1章绪论
1.1引言
1.1.1提高工业系统运行安全性是社会的迫切需求
1.1.2工业系统的运行安全性受到国家高度重视与支持
1.1.3故障诊断技术为系统安全可靠运行提供有力保障
1.1.4信息融合是建立故障诊断与决策方法的必然选择
1.2故障诊断技术发展概况
1.2.1定性分析的方法
1.2.2基于解析模型的方法
1.2.3数据驱动的方法
1.3基于信息融合的故障诊断与决策方法
1.4证据理论的最新进展为融合诊断技术提供推动力
参考文献
第2章Dempster—Shafer证据理论
2.1引言
2.2Dempster—Shafer证据理论的基本原理
2.2.1证据理论的基本概念
2.2.2证据折扣因子
2.2.3可传递信度模型
2.2.4证据的随机集表示与随机集扩展准则
2.3证据理论中的融合决策准则
2.4证据理论中的新进展
2.4.1区间值信度结构
2.4.2证据更新规则
2.4.3证据推理与置信规则库推理
2.5本章小结
参考文献
第3章基于区间值信度结构的信息融合故障诊断方法
3.1引言
3.2基于随机集似然测度的故障模式匹配方法
3.2.1故障样板模式及待检模式隶属度函数的确定
3.2.2基于随机集似然测度的故障模式匹配方法
3.3基于MLHS从匹配区间中生成区间证据的方法
3.4基于区间型诊断证据融合的故障决策
3.5故障诊断实例
3.6本章小结
参考文献
第4章基于证据相似性度量的冲突性区间证据融合方法
4.1引言
4.2区间证据的冲突及其对融合结果的影响
4.3基于区间证据相似性的冲突证据度量及融合
4.3.1扩展型Pignistic概率转换
4.3.2基于区间欧氏距离的区间证据相似性度最
4.3.3修正后区间证据的融合
4.4典型算例分析
4.5本章小结
参考文献
第5章基于条件化证据线性更新的单变量报警器优化设计方法
5.1引言
5.2工业系统异常检测与报警器设计中的性能指标
5.2.1FAR、MAR和AAD的一般性定义
5.2.2常用报警器设计方法中的FAR、MAR和AAD概率定义
5.3基于条件化证据线性更新的报警器优化设计
5.3.1基于模糊阈值获取报警证据
5.3.2基于证据距离的线性更新组☆权重优化
5.4基于全局报警证据的报警决策
5.5实验验证与对比分析
5.6本章小结
参考文献
第6章基于证据可靠性评估的多变量报警证据融合方法
6.1引言
6.2基于Pignistic概率距离的证据可靠性折扣因子优化方法
6.3多变量报警证据融合与报警决策
6.3.1单变量报警证据可靠性折扣因子的优化
6.3.2基于Dempster证据组合规则的多变量报警证据在线融合
6.4仿真实验与对比分析
6.5本章小结
参考文献
第7章基于扩展型类Jeffery证据更新的故障诊断方法
7.1引言
7.2扩展型类Jeffery证据更新规则
7.3基于扩展型类Jeffery证据更新规则的动态诊断方法
7.3.1生成诊断证据的模糊规则推理方法
7.3.2基于扩展型类Jeffery证据更新规则的动态诊断
7.3.3基于Pignistic概率的故障决策
7.4高速铁路典型轨道电路系统功能及其故障特点
7.5轨道电路的仿真模型与故障模拟
7.5.1轨道电路Simulink仿真模型
7.5.2故障模拟与故障特征设置
7.6轨道电路软故障诊断实验
7.6.1通过故障模拟生成故障特征样本集合
7.6.2构建模糊规则库
7.6.3利用待检样本进行模糊推理获得诊断证据
7.6.4基于证据更新的动态诊断与故障决策
7.6.5诊断结果的对比分析
7.7本章小结
参考文献
第8章静态融合与动态更新相结合的故障诊断方法
8.1引言
8.2证据的精细化折扣
8.3基于静态融合与动态更新的故障诊断
8.3.1局部诊断证据的静态融合及基于信度静态收敛指标的折扣因子系数优化
8.3.2基于条件化证据线性更新规则的更新后诊断证据获取
8.3.3基于故障信度动态收敛指标的更新权重系数优化
8.4基于全局诊断证据的故障决策
8.5故障诊断实例
8.5.1静态融合中局部诊断证据折扣因子的优化
8.5.2动态更新中相似性参数α及更新权重系数的优化
8.5.3针对测试样本的诊断实验及其对比分析
8.6本章小结
参考文献
第9章基于相关证据融合的动态系统状态估计方法
9.1引言
9.2证据相关性因子及相关证据融合
9.3基于相关证据融合的动态系统状态估计
9.3.1噪声有界下的动态系统模型
9.3.2基于相关证据融合的动态系统状态估计算法
9.4液位状态估计中的应用
9.4.1液位仪结构及液位测量原理
9.4.2动态系统建模
9.4.3液位状态估计实验
9.5本章小结
参考文献
第10章基于可传递信度模型的电路性能可靠性评估方法
10.1引言
10.2电路性能可靠性评估模型及蒙特卡罗方法
10.2.1性能可靠性评估的概率模型
10.2.2系统可靠度的蒙特卡罗估计方法
10.3基于可传递信度模型的电路系统可靠度近似估计
10.3.1构造电路参数随机集形式的证据
10.3.2构造性能函数输出的Pignistic近似累积概率分布
10.4Pignistic近似估计的误差分析
10.5高速铁路轨道电路调谐单元性能可靠性评估实例
10.5.1轨道电路调谐单元的工作原理
10.5.2轨道电路调谐单元性能可靠性评估
10.6本章小结
参考文献
第11章基于置信规则库推理的电路性能可靠度估计方法
11.1引言
11.2电路性能可靠度估计的置信规则库模型
11.2.1BRB系统输入和输出参考值的构建
11.2.2基于ER算法的BRB推理方法
11.2.3BRB的优化模型
11.3高速铁路轨道电路性能可靠度估计实例
11.3.1轨道电路L2C2串联共振电路工作原理
11.3.2L2C2串联共振电路性能可靠度估计
11.4本章小结
参考文献
……
第12章基于置信规则库推理的轨道高低不平顺故障检测方法
第13章基于可分性测度的置信规则库构建及轨道高低不平顺幅值估计方法
第14章基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法
彩图
文摘
版权页：
插图：
所以概率理论中提供的数学方法最适用于处理该类不确定性。除此之外，我们应该注意到，实际中对所监测系统及环境认知的不全面，会导致另外一类不确定性，即认知（epistemic）不确定性。这种不确定性的主要特征是，对于所描述系统的信息或知识的不完全可知，而随着对系统本身特性了解的深入，这种不确定性会逐步降低，所以它具有可约简的、主观的、依赖知识的特点。
工业系统过程监控及报警器设计当中，导致出现过程变量具有认知不确定性的因素主要包括以下几点：①监测环境的限制（如高温、高压环境等）或传感器性能的限制（采样频率、精度等），使得不能获得关于过程变量足够多的采样数据；②对系统的复杂物理过程了解程度有限，很难找到合适的数学模型对过程变量进行描述；③监测环境中存在未知干扰（如电磁干扰、工频干扰等），这使过程变量的监测数据通常被噪声污染。所以，以上单一因素或多个因素的共同影响，使得较难利用有限的监测数据准确地估计出过程变量的概率分布，并给出其解析形式。在此情况下，基于概率理论进行的报警器分析与最优设计就可能不再适用。实际上，此时的过程变量很可能不单单具有随机不确定性，而会具有认知和随机混合的不确定性。例如，过程变量虽然可以用特定的概率分布来建模，但该分布的参数（如均值、方差等）在一定的范围内随时间变化，甚至过程变量具有完全的认知不确定性。例如，只能通过专家粗略地确定过程变量变化的区间，该区间可以是由一个专家提供的，或者是由多个不同专家提供的多个不同的区间，多个区间可能相互有交集，或者相互完全不同。
所以，如何实现对认知和随机混合不确定性乃至认知不确定性的表示、分析与建模成为不确定性信息处理当中的研究热点。当今，扩展型信息理论（Generalized Information Theory，GIT）的快速发展使得对该问题的解决成为可能，证据理论、模糊集理论以及可能性理论是GIT的重要组成部分。这些理论中提供的不确定性信息处理方法，有些只能处理认知不确定性，而大部分可以同时处理随机和认知不确定性。与传统的概率理论相比，这些方法对于认知不确定性的表示与建模更为灵活和准确。其中的证据理论，将点值函数形式的概率测度推广到集合函数形式上，定义了基本概率赋值函数（也称为证据），并由其推导出置信函数和似真函数。置信测度和似真测度把相加性弱化成单调性和连续性，使得它们可以灵活地处理不精确概率信息，能够对未知性和部分确定性进行准确表达，不仅能解决随机不确定性问题，还擅长解决认知不确定性问题。特别是该理论中所提供的证据组合和更新规则，可以将多个证据进行融合，从而有效地降低信息的不确定性，使得在工程应用中更易于根据融合结果做出正确的决策。
《设备故障诊断中的证据融合与决策方法》可供自动化、电子信息、测控、机电一体化等学科的研究生选用或参考，同时对从事自动控制与智能监控系统研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员也具有一定的参考价值。
目录
前言
第1章绪论
1.1引言
1.1.1提高工业系统运行安全性是社会的迫切需求
1.1.2工业系统的运行安全性受到国家高度重视与支持
1.1.3故障诊断技术为系统安全可靠运行提供有力保障
1.1.4信息融合是建立故障诊断与决策方法的必然选择
1.2故障诊断技术发展概况
1.2.1定性分析的方法
1.2.2基于解析模型的方法
1.2.3数据驱动的方法
1.3基于信息融合的故障诊断与决策方法
1.4证据理论的最新进展为融合诊断技术提供推动力
参考文献
第2章Dempster—Shafer证据理论
2.1引言
2.2Dempster—Shafer证据理论的基本原理
2.2.1证据理论的基本概念
2.2.2证据折扣因子
2.2.3可传递信度模型
2.2.4证据的随机集表示与随机集扩展准则
2.3证据理论中的融合决策准则
2.4证据理论中的新进展
2.4.1区间值信度结构
2.4.2证据更新规则
2.4.3证据推理与置信规则库推理
2.5本章小结
参考文献
第3章基于区间值信度结构的信息融合故障诊断方法
3.1引言
3.2基于随机集似然测度的故障模式匹配方法
3.2.1故障样板模式及待检模式隶属度函数的确定
3.2.2基于随机集似然测度的故障模式匹配方法
3.3基于MLHS从匹配区间中生成区间证据的方法
3.4基于区间型诊断证据融合的故障决策
3.5故障诊断实例
3.6本章小结
参考文献
第4章基于证据相似性度量的冲突性区间证据融合方法
4.1引言
4.2区间证据的冲突及其对融合结果的影响
4.3基于区间证据相似性的冲突证据度量及融合
4.3.1扩展型Pignistic概率转换
4.3.2基于区间欧氏距离的区间证据相似性度最
4.3.3修正后区间证据的融合
4.4典型算例分析
4.5本章小结
参考文献
第5章基于条件化证据线性更新的单变量报警器优化设计方法
5.1引言
5.2工业系统异常检测与报警器设计中的性能指标
5.2.1FAR、MAR和AAD的一般性定义
5.2.2常用报警器设计方法中的FAR、MAR和AAD概率定义
5.3基于条件化证据线性更新的报警器优化设计
5.3.1基于模糊阈值获取报警证据
5.3.2基于证据距离的线性更新组☆权重优化
5.4基于全局报警证据的报警决策
5.5实验验证与对比分析
5.6本章小结
参考文献
第6章基于证据可靠性评估的多变量报警证据融合方法
6.1引言
6.2基于Pignistic概率距离的证据可靠性折扣因子优化方法
6.3多变量报警证据融合与报警决策
6.3.1单变量报警证据可靠性折扣因子的优化
6.3.2基于Dempster证据组合规则的多变量报警证据在线融合
6.4仿真实验与对比分析
6.5本章小结
参考文献
第7章基于扩展型类Jeffery证据更新的故障诊断方法
7.1引言
7.2扩展型类Jeffery证据更新规则
7.3基于扩展型类Jeffery证据更新规则的动态诊断方法
7.3.1生成诊断证据的模糊规则推理方法
7.3.2基于扩展型类Jeffery证据更新规则的动态诊断
7.3.3基于Pignistic概率的故障决策
7.4高速铁路典型轨道电路系统功能及其故障特点
7.5轨道电路的仿真模型与故障模拟
7.5.1轨道电路Simulink仿真模型
7.5.2故障模拟与故障特征设置
7.6轨道电路软故障诊断实验
7.6.1通过故障模拟生成故障特征样本集合
7.6.2构建模糊规则库
7.6.3利用待检样本进行模糊推理获得诊断证据
7.6.4基于证据更新的动态诊断与故障决策
7.6.5诊断结果的对比分析
7.7本章小结
参考文献
第8章静态融合与动态更新相结合的故障诊断方法
8.1引言
8.2证据的精细化折扣
8.3基于静态融合与动态更新的故障诊断
8.3.1局部诊断证据的静态融合及基于信度静态收敛指标的折扣因子系数优化
8.3.2基于条件化证据线性更新规则的更新后诊断证据获取
8.3.3基于故障信度动态收敛指标的更新权重系数优化
8.4基于全局诊断证据的故障决策
8.5故障诊断实例
8.5.1静态融合中局部诊断证据折扣因子的优化
8.5.2动态更新中相似性参数α及更新权重系数的优化
8.5.3针对测试样本的诊断实验及其对比分析
8.6本章小结
参考文献
第9章基于相关证据融合的动态系统状态估计方法
9.1引言
9.2证据相关性因子及相关证据融合
9.3基于相关证据融合的动态系统状态估计
9.3.1噪声有界下的动态系统模型
9.3.2基于相关证据融合的动态系统状态估计算法
9.4液位状态估计中的应用
9.4.1液位仪结构及液位测量原理
9.4.2动态系统建模
9.4.3液位状态估计实验
9.5本章小结
参考文献
第10章基于可传递信度模型的电路性能可靠性评估方法
10.1引言
10.2电路性能可靠性评估模型及蒙特卡罗方法
10.2.1性能可靠性评估的概率模型
10.2.2系统可靠度的蒙特卡罗估计方法
10.3基于可传递信度模型的电路系统可靠度近似估计
10.3.1构造电路参数随机集形式的证据
10.3.2构造性能函数输出的Pignistic近似累积概率分布
10.4Pignistic近似估计的误差分析
10.5高速铁路轨道电路调谐单元性能可靠性评估实例
10.5.1轨道电路调谐单元的工作原理
10.5.2轨道电路调谐单元性能可靠性评估
10.6本章小结
参考文献
第11章基于置信规则库推理的电路性能可靠度估计方法
11.1引言
11.2电路性能可靠度估计的置信规则库模型
11.2.1BRB系统输入和输出参考值的构建
11.2.2基于ER算法的BRB推理方法
11.2.3BRB的优化模型
11.3高速铁路轨道电路性能可靠度估计实例
11.3.1轨道电路L2C2串联共振电路工作原理
11.3.2L2C2串联共振电路性能可靠度估计
11.4本章小结
参考文献
……
第12章基于置信规则库推理的轨道高低不平顺故障检测方法
第13章基于可分性测度的置信规则库构建及轨道高低不平顺幅值估计方法
第14章基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法
彩图
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所以概率理论中提供的数学方法最适用于处理该类不确定性。除此之外，我们应该注意到，实际中对所监测系统及环境认知的不全面，会导致另外一类不确定性，即认知（epistemic）不确定性。这种不确定性的主要特征是，对于所描述系统的信息或知识的不完全可知，而随着对系统本身特性了解的深入，这种不确定性会逐步降低，所以它具有可约简的、主观的、依赖知识的特点。
工业系统过程监控及报警器设计当中，导致出现过程变量具有认知不确定性的因素主要包括以下几点：①监测环境的限制（如高温、高压环境等）或传感器性能的限制（采样频率、精度等），使得不能获得关于过程变量足够多的采样数据；②对系统的复杂物理过程了解程度有限，很难找到合适的数学模型对过程变量进行描述；③监测环境中存在未知干扰（如电磁干扰、工频干扰等），这使过程变量的监测数据通常被噪声污染。所以，以上单一因素或多个因素的共同影响，使得较难利用有限的监测数据准确地估计出过程变量的概率分布，并给出其解析形式。在此情况下，基于概率理论进行的报警器分析与最优设计就可能不再适用。实际上，此时的过程变量很可能不单单具有随机不确定性，而会具有认知和随机混合的不确定性。例如，过程变量虽然可以用特定的概率分布来建模，但该分布的参数（如均值、方差等）在一定的范围内随时间变化，甚至过程变量具有完全的认知不确定性。例如，只能通过专家粗略地确定过程变量变化的区间，该区间可以是由一个专家提供的，或者是由多个不同专家提供的多个不同的区间，多个区间可能相互有交集，或者相互完全不同。
所以，如何实现对认知和随机混合不确定性乃至认知不确定性的表示、分析与建模成为不确定性信息处理当中的研究热点。当今，扩展型信息理论（Generalized Information Theory，GIT）的快速发展使得对该问题的解决成为可能，证据理论、模糊集理论以及可能性理论是GIT的重要组成部分。这些理论中提供的不确定性信息处理方法，有些只能处理认知不确定性，而大部分可以同时处理随机和认知不确定性。与传统的概率理论相比，这些方法对于认知不确定性的表示与建模更为灵活和准确。其中的证据理论，将点值函数形式的概率测度推广到集合函数形式上，定义了基本概率赋值函数（也称为证据），并由其推导出置信函数和似真函数。置信测度和似真测度把相加性弱化成单调性和连续性，使得它们可以灵活地处理不精确概率信息，能够对未知性和部分确定性进行准确表达，不仅能解决随机不确定性问题，还擅长解决认知不确定性问题。特别是该理论中所提供的证据组合和更新规则，可以将多个证据进行融合，从而有效地降低信息的不确定性，使得在工程应用中更易于根据融合结果做出正确的决策。
| ISBN | 9787030520203 |
|---|---|
| 出版社 | 科学出版社 |
| 作者 | 徐晓滨 |
| 尺寸 | 5 |