DS証拠理論に基づくマルチセンサーデータ融合手法の故障診断への応用

マルチセンサー データ フュージョンの概要

タービン発電機の故障診断において、センサーはタービン発電機の重要なコンポーネントの 1 つであり、センサーはさまざまなパラメータや状態を私たちにフィードバックすることができ、複数のセンサーのデータは同じ対象物に関する多面的な情報を取得することができ、診断を改善するために総合的に利用されます。マルチセンサーデータの融合により、診断がより正確で信頼性の高いものになります。しかし、センサー自体の限界やセンサー間の違いにより、たとえ大量のデータが得られたとしても、完全に正確な結論を導き出すことは困難です。したがって、これらのデータを融合してより信頼性の高い診断結果を得るには、決定レベル融合手法を採用する必要があります。

意思決定レベルの融合では、最適な意思決定を選択するために、特定の基準に従って各意思決定を評価し、意思決定を行う必要があります。これらの基準には、センサー情報の精度、データ分布の均一性、センサーの数、障害の種類の複雑さなどが含まれます。これらの基準を決めた後、各センサーの判定結果を総合的に考慮して最終的な診断結果を得る必要があります。

実際のアプリケーションでは、センサー データの融合は多くの場合、モデルとアルゴリズムを通じて実現されます。その中でもDS証拠理論は非常によく使われる手法であり、