[发明专利]一种基于改进证据理论的断路器故障诊断方法

摘要

本发明提出一种基于改进证据理论的断路器故障诊断方法，该方法首先定义了一种证据组，利用数学模型方法对证据可信度函数进行修正，为证据中基本可信度为0的命题分配极低的信度值，在不影响证据对各命题支持度的情况下解决了传统D‑S合成规则中的0信度悖论问题；然后，将支持概率作为权重以解决证据的冲突问题，实现了冲突证据的有效融合。

主权项

一种基于改进证据理论的断路器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，首先进行断路器故障特征信息提取，从设置与断路器上设置的数个故障传感器获取多路断路器故障特征信息；步骤2，分别对各个故障特征信息进行SVM融合识别，获取待测故障信号对识别框架中各故障命题的基本可信度mi；步骤3，基于改进D‑S对多源故障特征信息融合，包含如下步骤：步骤3.1，进行非零化处理及对冲突证据修正：于该步骤中对各证据进行非零化处理，将步骤2所得mi进行基本可信度非零化，该方法定义是一种证据组对命题支持率的评判机制，认为某命题中证据组对其基本可信度高于1/m既为支持该命题，其中，m为辨识框架中的命题数量，而证据组对该命题的支持率为支持该命题的证据组数占总证据组数的百分比，然后对证据组中对支持率低于1/m的命题的基本可信度高于1/m的证据进行基于支持率的加权处理；设辨识框架Ω＝{A1,A2,…,Am}，{E1，E2，…，En}是辨识框架Ω上的n组证据，其基本信任函数为mi(Aj)(i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m)，由于命题的平均基本可信度为1/m，令1/m作为衡量证据是否支持某命题的依据；若某证据对识别框架Ω中的命题的信度函数都为1/m，则表明该证据识别结果不明，认为是无效的；若支持某命题的基本信任函数小于1/m，则认为不支持该命题；若支持某命题的基本信任函数大于1/m，则认为支持该命题，大于越多，则支持度越高；利用数学模型方法对证据各信度函数进行修正，修正冲突证据为mi(Aj)′=emi(Aj)-1mmi(Aj)<1memi(Aj)+1mmi(Aj)≥1m---(1)]]>公式(1)修正了各证据对命题的基本可信度，主要目的是对各证据进行非零化处理，为证据中基本可信度为0的命题分配极低的信度值；在辨识框架Ω＝{A1,A2,…,Am}下，n组证据中支持命题Aj的证据数Sj，Sj为{m1(Aj),m2(Aj),…,mn(Aj)}中大于衡量依据1/m的个数，则定义n组证据中支持命题Aj的概率为Sj/n，有Sjn<1m---(2)]]>若满足条件(2)则认为支持命题Aj的证据对命题Aj的支持为冲突证据，然后对该冲突证据进行基于支持概率Sj/n为权重的冲突证据基本可信度的修正，具体过程如下mi(Aj)′=Sjnmi(Aj)′,mi(Aj)′≥1m---(3)]]>步骤3.2进行归一化处理：对式(2)进行非零化处理及由式(3)对冲突证据修正后的基本可信度做归一化处理，公式如下mi(Aj)*=mi(Aj)′Σj=1nmi(Aj)′---(4)]]>步骤3.3，对由公式(4)修正后的命题基本可信度进行D‑S证据理论融合，以将断路器动作时来自不同信号源的诊断结果融合，进而得出最终的故障诊断结果。