附件C：譯文

模糊積分理論及其在智能集成故障診斷中的應(yīng)用

摘要：在這篇論文，通過(guò)堅(jiān)持對(duì)生物感知系統(tǒng)采用“先分散，再集中”的思想，一個(gè)基于多征兆域概念的故障診斷共識(shí)就此達(dá)成。從群體決策的要點(diǎn)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)這種診斷的方法正在被研究，此外建議采用一種特殊基于模糊積分理論的多征兆域診斷策略方法。最后，給出了一個(gè)案例研究研究結(jié)果表明，我們建議的診斷策略比傳統(tǒng)方法更為有效。
關(guān)鍵詞：故障診斷，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模糊積分，群體決策

1簡(jiǎn)介
為了獲得更準(zhǔn)確和可靠的故障診斷結(jié)果，從各種兆域診斷中提取故障癥狀是可取的。然而，如何有效地利用這個(gè)多癥狀域信息仍是一個(gè)問(wèn)題。傳統(tǒng)的方法是堆疊載體。從模式識(shí)別的角度來(lái)看，這種做法將導(dǎo)致兩個(gè)問(wèn)題：規(guī)范化問(wèn)題和高維化問(wèn)題。各種癥狀域的特點(diǎn)的不同之處可能不僅體現(xiàn)在表現(xiàn)形式，而且可能體現(xiàn)在物理意義。對(duì)大規(guī)模這些功能的規(guī)范化是相當(dāng)困難的，而且高維向量會(huì)增加計(jì)算的復(fù)雜性。因此，研究更加有效的策略和方法是可取的。
據(jù)了解，生物感知系統(tǒng)處理通常包含兩個(gè)階段：早期個(gè)別刺激功能檢測(cè)階段和后期結(jié)合檢測(cè)結(jié)果特征優(yōu)化思想或決策的抽象陳述階段。借鑒這一現(xiàn)象，本文就此形成一個(gè)以多征兆域的概念為基礎(chǔ)的共識(shí)故障診斷方法。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)這種診斷的方法正在被研究，此外建議采用一種特殊基于模糊積分理論的多征兆域診斷策略方法。最后，給出一個(gè)案例研究。

2故障診斷共識(shí)的理念及其實(shí)現(xiàn)方法
假設(shè)故障空間D由故障集合M組成 D={d1,d2,…,dM},設(shè)定表癥狀域?yàn)镵，K組比對(duì)套是從Si,i=1,2,…,K的各領(lǐng)域中提取出來(lái)的。對(duì)于每個(gè)模式集，相應(yīng)的診斷模型（記為ei,i=1,2,…,K）可確定投影fi:Si→D,i=1,2,…,K,這僅僅是單癥狀域?yàn)榛A(chǔ)的診斷。通過(guò)這種方式，診斷結(jié)果K可以得到，那么，在獲得診斷結(jié)果K時(shí)同時(shí)對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行共識(shí)處理，更準(zhǔn)確可靠的診斷結(jié)果就呼之欲出了。圖1描述了基于故障診斷共識(shí)的多征兆域概念。