针对大型拖拉机变速箱智能化设计过程中难以在多个近似变速箱传动方案中决策出最佳方案的问题,基于证据理论构建了一个大型拖拉机变速箱传动方案智能决策系统。依据变速箱传动方案中各属性的特点,采用了模糊数、区间数与语言评价集等理论构建了各属性的基础概率分配模块;采用层次分析法与博弈论思想构建了属性权重分配模块;对基础概率加权平均之后,采用证据理论组合规则构建了融合决策模块。通过综合决策者的偏好与待决策方案之间的相互关系实现传动方案的快速决策。测试结果表明该系统能够准确地依据决策偏好实现传动方案的快速决策,具有一定的应用价值。

针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题，提出了基于D—S证据理论的多传感器信息融合技术与BP神经网络相结合的方法．实现对汽轮机的机械故障诊断。由多个传感器采集振动信号．分别经小波变换特征提取后获得故障特征值．再经BP神经网络进行故障局部诊断．得到相应传感器对故障类型的基本可信任分配函数值．即获得彼此独立的多个证据．然后运用D—S证据理论对各证据进行融合．最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断。实验结果表明．该方法克服了单个传感器的局限性和不确定性．是一种有效的故障诊断方法。

以溢流阀调压弹簧的固有频率最大为设计目标,考虑弹簧的剪切强度可靠性约束条件和溢流阀的开启特性要求,建立了调压弹簧的可靠性优化设计数学模型。结合基于证据理论的可靠性评估方法,采用遗传算法对所建立的数学模型进行求解。给出了设计实例,通过蒙特卡洛方法对实例解进行了验证,得到了有价值的优化方案。

作为装备的关重件，齿轮的技术状态评估是装备实施状态维修和维修决策的重要依据。综合考虑多种表征齿轮技术状态的定性、定量指标，应用检测技术获取了齿轮技术状态参量，构建了齿轮的技术状态评估体系。提出了一种改进的证据理论状态评估方法，对技术状态参量进行了融合处理，获得了齿轮技术状态的评估结果。通过实例验证了该方法的适用性和有效性。

针对复合故障难以识别的问题,提出双样本组合Kolmogorov-Smilnov检测对两条量纲一的指标曲线进行匹配,并通过加权证据理论方法对故障信息进行融合的新方法。实验结果表明：在双样本K-S检验中,峭度指标累积分布函数曲线匹配的准确率高于其他指标;通过D-S证据理论融合故障信息后,准确率虽无明显提高,但可以有效减小复合故障的范围,因此通过再分类可以提高准确率。

提出了基于证据理论同时处理随机不确定性与认知不确定性的稳健设计方法。通过对随机不确定性参数的概率密度进行证据结构化,建立了随机与认知不确定性参数的统一量化和传播框架,构建了基于证据结构响应均值与变差的稳健设计准则。实例研究表明所提方法可行有效。

为解决因结构复杂、数据缺乏、人的认知水平不足等导致液压系统存在不确定性，以及液压系统存在多性能、多故障状态等多态性问题，提出了液压系统证据理论和贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法。证据理论能够很好地处理不确定信息，利用证据理论的似然概率和信任概率描述根节点的失效可能性区间，解决根节点的故障概率存在不确定性及不易精确获取的问题；利用贝叶斯网络描述系统多态性，运用其推理算法给出了叶节点故障概率区间、根节点重要度区间以及根节点的灵敏度区间的计算方法。将该方法运用到工程机械液压驱动系统中，通过分析表明该方法能够有效地描述不确定性及多态性问题。

将D—S证据理论应用于多传感器数据融合，提出了多传感器数据融合一般化方法，并将其应用于液压泵故障诊断。通过数据融合诊断结果与单传感器诊断结果的比较，证明多传感器数据融合能明显提高故障诊断的准确率。

针对液压柱塞泵失效模式进行分析了解引起其失效的根本原因并基于此建立了液压柱塞泵的故障树得到影响柱塞泵失效的最小割集;利用证据理论得到故障树底事件的失效概率区间依据区间算子求得柱塞泵的故障区间并研究了摩擦副磨损量的变化对液压柱塞泵可靠度的影响.

以溢流阀调压弹簧的固有频率最大为设计目标，考虑弹簧的剪切强度可靠性约束条件和溢流阀的开启特性要求，建立了调压弹簧的可靠性优化设计数学模型。结合基于证据理论的可靠性评估方法，采用遗传算法对所建立的数学模型进行求解。给出了设计实例，通过蒙特卡洛方法对实例解进行了验证，得到了有价值的优化方案。