范新华[1]2001年在《基于信息融合的专家控制系统在工业生产中应用的研究》文中提出专家系统（ES）是目前人工智能领域中最活跃和应用最成功的一个重要分支，它基于知识和推理，能解决只有人类专家才能解决的问题。但是传统意义上的专家系统仅是一种基于符号处理技术的知识处理系统。这种系统由于自身存在的缺陷：知识获取的困难、搜索推理的组合爆炸等，其应用和发展受到不可避免的制约。应用其它的信息处理技术来处理专家系统的知识，已成为专家系统研究和应用的一个热点。而信息融合作为一种综合处理信息的技术，在军事领域中应用的巨大成功，己引起ES工作者们的广泛关注。把这一技术应用于ES，克服传统ES在知识及推理上的不足，具有很好的发展前景，并己取得了一定的成果。 基于上述考虑，本文针对环境复杂、对象复杂、任务复杂的工业生产过程-水泥回转窑熟料煅烧，试图构造一个基于信息融合处理技术的专家控制系统。全文的内容编排如下：1.首先介绍了专家系统的发展概况，阐述了专家系统的基本原理及其主要内 容，讨论了专家系统的发展前景。2.阐述了信息融合的基本原理，探讨了神经网络在信息融合中的应用，介绍了 信息融合、神经网络与专家系统的结合形式，以及本文中采用的结合形式。3.详细分析了水泥回转窑这一工业生产对象的控制问题，归纳了对其控制的规 则或规程。4.给出了基于信息融合的水泥回转窑生产的专家控制系统的结构，并设计了其 中的主要功能模块。5.对系统的几个主要模块进行了程序设计。
韩以伦[2]2003年在《发动机电子控制系统的实验研究》文中指出汽车电控技术是影响和制约我国汽车工业发展的一个重要因素，因此在我国制定的汽车工业与技术发展规划中，均把电控技术列为重点研究开发的项目，国家“973”计划也把汽车电控技术列为优先发展的重要方向。 465发动机电控系统的丌发是太原理工大学与太原理工天成计算机有限责任公司合作开发的项目。着眼于未来能源的需要，同时开发代用燃料发动机的电控系统。 本项目也是山西省科学基金《基于模糊神经网络的发动机先进控制方法的实验研究》的资助项目。 电控单元的软硬件开发技术作为电控系统开发的关键技术，被严格保密，公开的资料很少。因此，本文选择以德尔福4缸微型车发动机电控系统为研究对象分别进行软、硬件的剖析。 硬件的剖析主要包括：分析汽车传感器的工作原理、输入／输出特性；分析执行机构的工作特性；重点是电控单元的分析，了解电控单元的基本结构，对传感器输入调理电路和执行器驱动电路进行分析，对微控制器的型号进行分析，从而获得电控单元硬件的基本设计技巧。 软件的剖析主要采用汇编语言的反汇编技术，对该软件的总体结构，进行划分，逐行注释。分析该软件的总体结构、控制的总体结构和各种控制算法，对喷油控制程序进行了重点研究。从而获得电控软件的基本设计技巧。 发动机的控制理论的应用分析。本文分析了传统的PID控制理论在发动机控制中的优缺点。研究了智能控制理论在发动机控制中的应用，(1)CMAC神经网络控制在发动机喷油控制中应用；(2)模糊控制在怠速工况和部分负荷工况控制中应用；(3)专家系统在发动机控制中的应用。根据发动机控制的特点和要求，提出了基于专家系统的多方法仿人智能集成控制方法，可以对发动机进行全方位、全工况的控制。 影响发动机性能的主要因素是空燃比，因此，本文对发动机在各种工况的控制策略进行了详细的研究和讨论。采取的控制策略有：起动工况进行开环控制，怠速工况进行速度反馈控制，部分负荷工况进行理想空燃比控制，功率工况的进行最大输出功率控制，变速工况进行补偿控制。 采取多方法的控制策略可以使得发动机有良好的经济性、动力性和排放。 为了对发动机的控制机理进行深入研究，开发以单片机为控制器的电控系统，研太原理工大学博_L学位论文究新的控制方法和控制策略，本文根据发动机的特点和发动机控制原理，参考国外的电控系统的结构，设计了汽车传感器的模拟和数字输入信号的调理电路和执行器驭功电路，以研华PCL一1800高性能数据采集板外设为基础，建立了以尸C机为控制器的发动机硬件模拟控制系统。利用PC586作为控制器，利用它的速度快、存储能力强的优点，方便快速的修改程序中的缺点，有效的提高电控软件的开发效率。 本文研究了软件的设计方法，电控软件决定采用模块化技术和实时多任务控制机制。模块化设计可以有效的提高软件的设计效率，提高软件的可靠性。发动机抓‘制刊-实时性要求很高，将发动机的所有控制任务，按照任务的功能、执行频率、实时性划丫分为相对独立的子程序，按照实时性要求，分时执行。这样可以有效提高系统的动态特性和控制精度。 控制软件采用C语言和MAT仁AB语言混合编程，怠速模糊控制器和部分工况模糊控制器用MATLAB软件的模糊逻辑工具箱开发。电控软件的开发采用了计算机辅助设计技术，利用MATLAB/s imulink对软件的整体结构及各个模块进行了仿真，保证了软件的可靠性。 本文研制了基于PC的发动机台架实验自动测试系统，该系统可以实时显示和实时监控发动机的各种工作参数，并且能够自动记录和存储。该系统的应用不仅减少了实验费用，而且有效的提高了工作效率。 本文设计了基于MATLAB的硬件在环模拟仿真系统，可以对系统的软硬件进行测试和验证，为系统的设计提供了先进的开发平台。 实验仿真和模拟试验表明:所开发的电控软件采用的设计方法和控制策略可以了J’效实现对发动机的控制。 在以上工作的基础上，以实用性为目标，本文设计了基于单片机的电控软硬件系统。该系统可以进行发动机的模拟控制，具有较高的应用价值。 最后本文研究了电控软件的先进开发技术。(l)高级C语台’和汇编语言的混召编程，可以有效的提高编程效率;(2)利用MATLAB实时工作组RTw(Real一Tim。、一w。rk、rl、，s，)转换功能，可以使得在MATLAB环境下开发的软件适用于各种微处理器。复杂的电扮软件的编程问题可以极大的简化。 总之，本文的工作为发动机实用电控系统的开发，奠定了良好的基础。
张文杰[3]2010年在《基于信息融合技术的火焰检测算法研究》文中研究表明大型工业锅炉在工业生产过程中应用的非常广泛,为保证锅炉在工业生产中安全的运行,对锅炉火焰进行实时的精确控制是很有必要的。工业生产过程中,使用较多的就是辐射光能火焰检测器,但这种火焰检测器的普遍的问题就是容易产生“偷窥”现象,在火焰检测器受到其它火焰或者背景火焰的干扰的情况下,容易对火焰状态做出错误的判断,使整个火焰检测系统受到影响,不能正常输出信号,严重时会引发爆炸等重大安全事故。造成严重的经济损失,危害人身安全。本文针对实际的工业需要,分析了辐射光能火焰检测器各自的优缺点,提取红外线和可见光探头采集的火焰辐射信号的特征数据并加以分析。将红外线平均辐射能和辐射能的变化频率和可见光平均辐射能和辐射能的变化频率四个变量作为火焰状态判断的主要依据利用信息融合技术来判定火焰燃烧状态。使用模糊融合的智能控制算法判断火焰状态,并做出相应的反馈,通过暗箱实验模仿锅炉火焰燃烧的实际情况,从而提高火焰检测的准确性和锅炉运行的安全性。通过构建上位机与下位机相结合的分布式火焰检测系统。工控机作为上位机,单片机作为下位机构成分布式的火焰检测系统。下位机主要负责采集数据和传送数据,而工控机主要负责数据处理和火焰状态判断以及监控画面显示等工作。上位机和下位机可以自由通信,完成数据传递和参数设置等任务。为了方便远程监控,编写了上位机监控画面和相关程序,实现了火焰检测的远程操作。
陈波[4]2012年在《基于信息融合的反应釜故障诊断方法研究》文中指出反应釜是化工生产中的重要设备，根据工厂的实际情况和管理要求，研究反应釜故障诊断系统，不仅保证设备安全可靠，而且对生产的顺利进行也具有重要作用。故障诊断方法很多，但针对反应釜的故障诊断偏少，且大多采用单一的故障诊断形式。本文在对国内外研究现状进行深入分析的基础上，通过研究反应釜工作机理及故障特征，提出了将RBF神经网络、模糊专家诊断策略有机结合的决策级信息融合故障诊断系统。主要工作如下：(1)介绍了反应釜的功能和特点，对反应釜故障原因进行了深入分析，对传统人工排除故障的方法进行了梳理，为开展诊断策略的研究提供了理论依据。(2)在阐述RBF神经网络及粒子群优化算法等理论的基础上，提出基于粒子群算法的RBF神经网络优化算法，提高了网络泛化的能力和非线性系统辨识能力，增强了系统故障诊断的准确率。(3)研究了反应釜故障诊断专家系统的原理及其基本结构，指出了模糊专家系统相对于传统专家系统所具有的优点，构建了基于模糊逻辑的反应釜故障诊断专家系统，探讨了反应釜故障知识的获取方式，建立了模糊产生式规则库与推理机制，并给出了故障推理运行实例。(4)针对传统的单一诊断模式存在的缺陷，为提高故障诊断的准确率，建立了一种将RBF神经网络、模糊专家诊断策略有机结合的信息融合故障诊断模型，提出了基于D-S证据理论推理的数据融合方法，提高了诊断结论的可信度，减小了诊断的不确定性。将该方法应用于反应釜故障诊断，其诊断结果与事实相吻合，验证了诊断方案的可行性与有效性。
李娟霞[5]2008年在《桥梁健康监测系统及数据融合技术研究》文中提出桥梁健康监测系统,是通过对桥梁结构状态的监测与评估,为分析评估桥梁使用寿命、桥梁的养护、维修与管理决策提供科学的依据。实现大型桥梁远程实时监测、信息的网络共享,是当今桥梁健康监测研究的重心。本文以实现远程采集和信息的网络共享为出发点,主要探讨了桥梁健康监测系统数据采集网络的形式,并对所采集数据的处理方法进行了研究。本文首先系统的研究了桥梁健康监测数据采集系统的重要地位、设计方法和原则。研究并提出实现远程采集和传输的方案:可以先建立起基于Ethernet的桥梁健康监测系统,然后再将该桥梁的Ethernet并入Internet,应用Internet提供的资源和条件,建立起某个地区乃至全国的桥梁结构健康监测系统,从而使实时的监测系统与现代网络技术结合,实现真正意义上的远程监测和信息的网络共享。其次,在对现场总线和以太网进行分析比较的基础上,设计了基于CAN-以太网的桥梁健康监测系统和CAN-以太网网关。在该桥梁健康监测系统中,利用CAN总线连接现场测控设备,并通过CAN-以太网网关,有机地将设备网和信息网连接起来,从而实现桥梁监测现场数据的远程采集和传输。应用此方案,可以在利用现有网络的基础上,充分发挥工业以太网和CAN现场总线的优势,实现整个桥梁监测控制系统的网络连接。最后,对桥梁健康监测信息的处理方法,进行初步研究。将kalman滤波技术应用到桥梁健康监测中,以提高数据处理精度。为此,基于振动理论,建立了桥梁系统模型,并将其离散化;根据实际的离散时间系统,给出了采用Kalman滤波进行桥梁全结构的振动状态估计方法;并且本文将多个传感器的估计信息进行数据融合,以获得比Kalman滤波更为精确的估计信息。仿真结果表明:离散Kalman滤波可以较为有效地去除传感器噪声,经过数据融合后的估计信息比单个传感器的估计信息精度高。
李盘靖[6]2006年在《远程协同故障诊断关键技术及其应用研究》文中指出随着现代复杂装备大型化、自动化、高速化程度的不断提高，在传统模式下对其进行故障诊断日趋困难，表现出成本高昂、效率低下等诸多不足。远程化、协同化、智能化已成为现代故障诊断领域研究的一个重要发展方向和必然趋势。为此，本文面向e-维护模式下复杂装备的诊断问题，以柔性制造系统(FMS)为对象，对远程协同故障诊断进行了研究。研究主要包括远程协同诊断体系结构、关键支撑技术、系统实现及工程应用等多个方面。论文首先对远程故障诊断技术的工程实践背景进行了剖析，通过对研究现状的分析及企业调研，针对其中存在问题，提出了面向e-维护模式下复杂装备的远程协同故障诊断框架模型E-CFD。为有效实现多点信息的采集、传输、分析与决策，实现故障诊断D2E(Device to e-Business)的向上过程集成，搭建了集中-分布式的诊断体系结构。通过对工作原理及关键技术的分析，构建了E-CFD的逻辑结构与功能模型，研究了诊断系统与e-维护环境的有效集成。其次，针对远程协同故障诊断的任务分解及其控制问题，给出了一种基于关系模型与贝叶斯网络的主从混合式算法。构造了面向诊断任务分解的关系建模方法，用于解决粗粒度诊断路径的规划问题。设计了基于邻接矩阵与贝叶斯网络的图论方法，分析了其在细粒度层面诊断任务分解中的应用。提出了诊断资源调度优化问题模型，实现了多约束条件下的诊断资源配置。第叁，引入博弈论方法，构造了故障诊断决策博弈融合模型，以解决远程协同故障诊断中由诊断结果冲突与合作所引起的决策融合问题，并给出了从基本要素、功能与过程模型到融合算法的说明。针对故障诊断中的具体问题，提出将协同诊断中的多源决策信息视为局中人，对远程协同故障诊断中冲突与合作局势进行了分析研究，给出了一种基于信息熵影响增强与减弱方法的融合算法，以定量地处理诊断决策问题，使之做出最优诊断决策。第四，为提高远程协同故障诊断的智能性，搭建了可重置的协同行为智能仿真模型。通过对从装备设计到运行过程中涉及到的行为智能进行分析，建立了由计算组件、协同调度、可重构设置构成的叁层协同行为智能仿真模型体系结构，并给出了基于该模型的智能故障检测与诊断系统的建立方法。最后，以FMS为主要算例，对上述模型及其相关算法进行了应用研究，相应的验证结果表明了理论研究成果的正确性与可行性。在此基础上，设计了原型系统UN-E-CFD的开发方案，并给出了总结与展望。
李宏坤[7]2003年在《基于信息融合技术船舶柴油机故障诊断方法的研究与应用》文中提出柴油机因其结构的复杂性和故障诊断困难性，基于多传感器信息融合的故障诊断是其发展的必然。本文在总结和汲取前人研究成果的基础上，结合实际课题的研究，着重对基于信息融合理论的柴油机故障诊断技术进行深入、系统的研究。 特征提取是柴油机故障诊断的重要环节，直接关系到柴油机状态识别的成败与否。在众多的特征提取方法中，基于振动信号的柴油机特征提取方法得到广泛研究，但由于柴油机振动信号非常复杂，具有非平稳、非线性等特点，使其特征提取十分困难。因此作者首先对振动信号的特征提取方法进行了深入研究。 柴油机振动信号产生的机理是进行振动信号的特征提取前提和基础，对于故障诊断非常重要。为此，研究了柴油机表面振动信号的产生机理，指导柴油机的特征提取。分析了柴油机振动信号的循环波动性，并研究了解决循环波动性造成影响的方法。在此基础上，进行了柴油机振动信号特征提取方法的研究。主要研究了基于局域波法和小波K-L信息量柴油机振动信号特征提取方法。主要目的是对柴油机的特征信息进行量化，为基于信息融合理论的柴油机故障诊断打下基础。 单缸四冲程柴油机用来进行柴油机的故障模拟试验研究，监测柴油机在8种不同状态下的实验数据，为基于信息融合理论故障诊断技术研究提供了样本。根据试验样本，研究了基于神经网络的柴油机融合诊断技术，并对基于模糊神经网络的柴油机融合诊断技术进行深入的探讨。同时研究了基于D-S证据理论的决策层信息融合的柴油机故障诊断技术。基本融合方法的研究为进行更深入融合理论研究和框架结构设计打下了基础。 在此基础上，根据柴油机结构的复杂性、信号的波动性等因素，提出了基于组合框架结构的时空信息融合系统模型，研究了此框架结构的优越性，并且着重论述了采用此方法进行柴油机故障诊断的核心问题和解决方案。以实际分析介绍此模型在柴油机故障诊断中的应用过程，应用结果证明其有效性。 最后，以郑和舰主机故障诊断的为背景，开发研制了“郑和舰主机故障诊断智能系统”。实践证明，此系统为郑和舰主机的预知维修提供了有力的技术支持，同时为基于信息融合理论的柴油机故障诊断的实际应用迈出了第一步。
闫晓娟[8]2006年在《A320飞机GCU BIT功能的研究》文中研究说明机内自检测(Built-in Test,简称BIT)是一种能显着改善系统或设备测试性和诊断能力的重要技术手段。发电机控制器(GCU)是飞机电源系统的控制中心,能实现对飞机电源系统的保护、控制及BIT功能。发电机控制器(GCU)BITE系统的主要功能是在电源系统发生故障时及时检测到故障并把故障隔离到预定范围内,同时为机组及地勤人员提供评价系统性能状态的依据。GCU BITE系统还能记录并显示故障信息。 本文通过分析A320飞机GCU的结构、工作原理及其硬件和软件系统,进一步对GCU的BITE系统进行了详细的讨论。针对常规BIT技术存在的诊断能力差、虚警率高等缺点,分析了将人工智能理论与BIT技术相结合构成的智能BIT技术,包括BIT智能检测、BIT智能诊断和智能决策。智能BIT技术能显着的提高BIT的综合效能。结合故障树分析法获得电源系统内故障之间的逻辑关系,再利用专家系统的启发性知识,建立了飞机电源系统GCU故障诊断专家系统。 最后,通过对A320飞机GCUBIT技术的研究和分析,提出了A320飞机GCU的故障检测诊断方案。分析了GCU的故障检测要求和检测机理,给出了GCU故障检测系统的硬件和软件的设计方案。
王晓东[9]2007年在《电力系统故障诊断》文中认为分类号： TM731U D C：
胡良梅[10]2006年在《基于信息融合的图像理解方法研究》文中提出图像理解的根本任务就是要正确解释所感知的图像场景。图像数据本身存在含糊性,图像理解中的信息获取、知识表述以及目标识别等都存在信息的不确定问题。而信息融合技术研究多源信息的加工和协同利用,形成多形式信息互补,获得对同一事物或目标更客观、更本质的认识。采用信息融合的智能信息处理技术可以有效解决图像理解中的不确定性问题,是一种新颖的研究思路,具有深远的理论意义和广阔的应用前景。 论文在对信息融合理论和方法研究的基础上,采用信息融合技术分别从像素层融合、特征层融合以及决策层融合这叁个层次对于图像理解中的信息获取、知识表述以及目标识别问题展开研究。 论文主要工作如下: (1)通过分析图像理解中的信息获取、数据和知识表述方法及目标识别问题的研究现状和存在问题,讨论了研究基于信息融合的图像理解方法的有效性。 (2)从图像数据融合的角度研究基于像素层融合的图像信息获取方法。比较了常用的像素层图像融合算法,分析了融合图像的质量评价问题,提出了一种新的融合图像质量评价标准,并提出了一种新的夜视图像彩色化融合算法,实验结果表明该算法的有效性。 (3)将D-S证据理论等不确定性处理的方法引入到特征层融合,研究其在图像理解中知识表述方面的应用,分析了D-S证据理论中的关键问题和解决途径,提出了基于D-S证据理论的融合图像分割及融合边缘提取的新方法,得到了较好的图像分割及边缘提取结果。 (4)研究基于决策层融合的多分类器目标识别,针对图像理解中的多类目标识别问题,提出了一种基于D-S证据理论的多特征的层次识别方法,讨论了D-S证据理论与模糊集合方法的联系,并应用于生物特征认证和交通标志识别中。
参考文献：
[1]. 基于信息融合的专家控制系统在工业生产中应用的研究[D]. 范新华. 浙江工业大学. 2001
[2]. 发动机电子控制系统的实验研究[D]. 韩以伦. 太原理工大学. 2003
[3]. 基于信息融合技术的火焰检测算法研究[D]. 张文杰. 山东轻工业学院. 2010
[4]. 基于信息融合的反应釜故障诊断方法研究[D]. 陈波. 浙江理工大学. 2012
[5]. 桥梁健康监测系统及数据融合技术研究[D]. 李娟霞. 兰州理工大学. 2008
[6]. 远程协同故障诊断关键技术及其应用研究[D]. 李盘靖. 西北工业大学. 2006
[7]. 基于信息融合技术船舶柴油机故障诊断方法的研究与应用[D]. 李宏坤. 大连理工大学. 2003
[8]. A320飞机GCU BIT功能的研究[D]. 闫晓娟. 西北工业大学. 2006
[9]. 电力系统故障诊断[D]. 王晓东. 河北工业大学. 2007
[10]. 基于信息融合的图像理解方法研究[D]. 胡良梅. 合肥工业大学. 2006
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