[发明专利]一种多传感器多参量信息智能融合系统

摘要

本发明公开了一种多传感器多参量信息智能融合系统，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；本发明经信息融合各单元的组合及协同，实现电力设备运行状态监测、故障诊断分析、智能辅助决策功能。

主权项

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。