[发明专利]一种多传感器多参量信息智能融合系统

权利要求书

1.一种多传感器多参量信息智能融合系统，其特征在于：包括信息融合部和多源异构信息协同决策单元，信息融合部的信号输入端用于连接多源异构传感器节点模型，信息融合部的信号输出端连接多源异构信息协同决策单元；信息融合部包括协同管理单元、故障诊断单元、信息判断单元、信息推理单元、信息融合单元和感知学习单元；

协同管理单元用于对信息融合部中各个单元间的合作进行管理，通过对传感器设备的信息采集与分析的任务进行分解，向信息融合部中各功能单元分配任务，并根据任务执行情况对各单元提出的协同请求进行回应；

故障诊断单元用于实现故障的诊断任务；

信息判断单元用于实现诊断所需信息的判断，接受信息融合部中其它单元提出的判断请求，进行信息的判断，并将判断结果反馈给提出的判断请求的单元；

信息推理单元用于实现不确定信息的推理，根据概率模型，应用贝叶斯网络推理公式计算各有向弧对应事件发生的后验概率，并提供给多源异构信息协同决策单元作为推理诊断的依据；

信息融合单元用于实现对传感设备上传的多类监测数据的融合与输出，根据信息融合部中其它单元提出的融合请求，对待融合数据进行分析，以D-S证据理论选择判据为基础进行融合方法的选择，并以所选融合方法对多论据进行融合操作获取一致性输出，将融合结果提供给信息融合部中的其它单元应用；

感知学习单元用于结合历史统计信息及采集的故障信息进行学习进而获取相关元件故障的先验概率用于不确定信息的推理，使诊断系统能够适应环境变化进行信息的更新；

多源异构信息协同决策单元用于对观察结果的对应的位置信息、事件的时间信息、事件描述信息、场景描述信息、元数据信息进行处理和分析，对待测设备的运行状态进行监测，并给出故障诊断分析，对存在的故障做出智能辅助决策。

2.根据权利要求1所述的一种多传感器多参量信息智能融合系统，其特征在于：所述的多源异构信息协同决策单元在处理信息融合部传递来的信息时，首先，利用贝叶斯公式将传感器节点的可靠性分解为节点的互信度与可信度；其次，从传感器节点的监测结果相互支持、节点监测结果的不确定性、节点的历史分类正确率、节点接收目标信号的信噪比和环境影响方面分别对节点的互信度和可信度进行了推导和建模；再次，计算加权信任函数；最后计算决策结果。

3.根据权利要求1所述的一种多传感器多参量信息智能融合系统，其特征在于：所述的协同管理单元包括通信管理模块、输入/输出控制模块和信息协同管理模块，通信管理模块和输入/输出控制模块分别与信息协同管理模块连接；

通信管理模块用于负责系统内及系统间信息的交流，并对信息的发送及系统中各单元间信息的传递进行控制；

输入/输出控制模块用于与外界信息的交流，包括多源传感信息采集、融合结果的发布及辅助决策信号的输出；

信息协同管理模块用于任务的分析、分解与分配，对系统中各单元的合作请求进行应答。

4.根据权利要求3所述的一种多传感器多参量信息智能融合系统，其特征在于：协同管理单元还用于与电力监控系统的联络与信息交互，实现大范围区域智能监控系统的协同。

5.根据权利要求3或4所述的一种多传感器多参量信息智能融合系统，其特征在于：协同管理单元与信息融合部中其它单元或电力监控系统之间通过客户/服务器方式实现信息交换。

6.根据权利要求5所述的一种多传感器多参量信息智能融合系统，其特征在于：所述的故障诊断单元包括输入/输出模块和通信管理模块，输入/输出模块和通信管理模块连接；输入/输出模块用于接收故障信息和输出诊断结果与决策建议，通信管理模块用于与信息融合部中其它单元进行信息交互，接收合作请求、提出信息需求并提供诊断信息。