基于不完备模糊规则库的信息融合故障诊断方法

摘要

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中，规则库的不完备常常会引起系统的某些输入产生的输出不确定。针对此问题，将模糊推理与证据理论相结合提出了一种新的融合诊断方法。首先根据证据的随机集表示及随机集扩展准则将模糊输入映射到输出，并聚合生成故障命题的基本概率赋值(BPA)，以度量由规则库不完备和输入模糊性引起的输出不确定。然后利用Dempster组合规则将多个不完备规则库提供的BPA融合，用融合结果判决故障，并以电机转子故障诊断为例，验证了所提方法可以有效地提高故障确诊率。