文档介绍：兰州理工大学
硕士学位论文
数据级与特征级上的数据融合方法研究
姓名:张保梅
申请学位级别:硕士
专业:控制理论与控制工程
指导教师:李战明
20050601
摘要本文针对多传感器数据融合研究中所涉及的理论与应用问题进行了深入的研究。首先对数据融合的定义、基本原理、融合层次、功能模型、融合方法等几个方面进行了综述。从融合的层次结构出发,数据融合技术可分为数据级、特征级和决策级三个融合层次。不同层次的融合具有不同的特点,其数据融合的具体原理和算法也不同。本文分别研究数据融合中的数据级和特征级的原理、算法及其应用,探在数据级处理中,针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合计算机上的仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、窖错性方面均优态和故障状况的综合评价的特点,提出了将数据融合技术用于实现对设备的故障诊中响应速度快的优点在模式识别和分类中所具有的独特优势。用来完成特征级上的融合处理;给出了特征级人工神经网络实现故障诊断的融合模型,并把该模型用于一个电子电路的故障诊断实例中,采用传统网络、改进的网络、缛网络模型进行了故障诊断仿真,仿真结果验证了人工神经网络特征级融合的具有很强的故障渗断能力,并对三种网络的诊断能力进行了分析、比较,表明缪习速度更快,更适合用于特征级融合实现对设备的故障诊断。自适应索不同融合层次上有效的融合模型、相应的算法及其应用。系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性。于传统的平均值估计算法。在特征级处理中,针对设备故障诊断应充分利用各种信息获得关于系统运行状断;基于人工神经网络哂辛O爰且洹⒎掷嗪陀呕霾叩裙δ芎驮谑导适褂关键词:多传感器数据融合加权最优特征级人工神经网络故障诊断数据级网络摘塑
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。在这种背景下,一种新的信息处理方法一数据融对于一个系统来说,将多个单维信息集合成多维信息,其信息量必然会比任何一个单维信息的信息量大,而且从理论上来说增加传感器后整个系统的性能并不会降低。几十年来,在军事作战指挥等领域中,为了减轻人工处理信息的工作量,为了提高系统的容错性、健壮性以及重组能力等等,越来越需要对多个传感器提供的年代末。将各种途径、任意时间、任意空间上获得的信息作为一个整体进行综合分析处理,为决策及控制打下基础,这就是数据融合的目的。数据融合这种充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算与智能来提高结果信息质量的自动化信息综合处理技术是年代形成和发展起来的,又称为简称岳醋远喔龃ǜ衅鞯数据进行多级别、多方面、多层次的综合处理,消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾,降低不确定性,从而产生新的有意义的信息,而这种信息是任何一个覆盖区域、很高的测量维数和良好的目标空间分辨率以及较强的故障容错等潜在特列为军事技术研究和发展领域的一个重要专题,都投入了很多人力、物力和财力,数据融合系统所面对的专业内容跨越广阔的领域,其应用技术涉及众多的学科门类,它们来自统计学、人工智能、模式识别、信息论、运筹学、数字信号处理以及判定理论等诸多领域,是一门广泛的交叉前沿科学技术,特别是现代军事和工业应用的需求,极大地推进了数据融合技术的发展,而且随着传感器性能/价格比的提高、信息技术的快速发展,使数据融合技术获得了进一步的应用。多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的前沿技术领域,是研究对多源信息进行处理的理论。不难看出,数据融合是一门新兴的、多学科综合的技术,在军事和民用上均有广泛的应用前景,是当今国际上很有潜力和价值的研究方向。多传感器或多信息源信息处理技术的融合一词最早出现在年代末,并于年年代初期,美国研究机构在国防部的资助下,利用计算机技术对多个连续的代战争有非常重要的意义,使得数据融合作为独立的技术首次在军事应用中受到青睐。年,美国研究机构在国防部的资助下,开展了声纳信号综合理解系统的研究,对多个独立连续的信号进行融合,以检测每~海湾中的敌方潜艇。从此以后,数据融合技术便迅速发展起来,并被国际上先进的军事大国所重视,将其列为阌υ硕T诠ǹ5募际跷南字校萑诤弦淮首钤绯鱿衷多传感器数据融合单传感器所无法获得的。由于数据融合系统本身所具有的性能稳健性、宽阔的时空点,所以自数据融合~开始提出,就引起了西方各国国防部门的高度重视,并将其进行广泛深入的研究。总而言之,数据融合是现代科学技术,特别是高新技术迅猛发展的产物,是许代发展成为一门专门技术。近三十