基于不确定性推理原理的机组振动信息融合技术

　　1 引言

　　在结构振动控制中,基于结构振动响应的控制方法较为有效。该方法主要是对响应最大的前几阶频率成分的振动进行控制。能否正确提取相关的频率特征信息是结构振动响应控制的关键。由于大型结构一般结构较复杂,参数易变;具有强耦合及非线性,结构建模十分困难[1]。而且所受激振载荷具有不确定性,特别是当激振载荷频率成分较丰富时,结构振动响应信号的频率成分十分复杂,一般情况下包括振动激励信号频率及其倍频、差频成分,工频基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(59635140)。50Hz及其倍频成分,以及其它干扰信号频率成分。其中响应值较大的频率成分与结构的固有频率密切相关。另外,传感器的布局位置,传感器及测量电路的可靠性等因素都对信号的置信度产生一定影响。因此,对大型结构振动响应频率特征信息提取方法进行研究十分必要。

　　信息融合是一项多源信息综合处理新技术,是将系统中若干相同类型或不同类型的传感器所提供的相同或不同形式、同时刻或不同时刻的测量信息加以分析、处理与综合,得到被测对象全面、一致的估计[2]。多源信息融合的结果可得到比单一信息源更精确更完全的判断。信息融合技术已经成功地应用于众多研究领域,譬如:军事领域中的自动目标识别、导弹精确制导;民用导航、卫星遥测遥感、机械故障诊断等。如何将信息融合技术应用于电力系统中机组地基的振动控制,是一个值得研究的新课题。

　　本文以不确定性推理原理为基础,讨论机组地基振动信息的融合技术,为有效地抑制结构振动提供决策依据。

　　2 D-S证据推理原理与信息融合理论

　　2.1 D-S证据推理原理

　　2.1.1 不确定性的表示

　　(1)命题不确定性的表示

　　置信区间[Bel(A),Pl(A)]可以描述命题A的不确定性。由命题的信任测度和似然测度确定的类概率函数[3]进一步表达了命题的不确定性。

　　定义:命题A的类概率函数f(A)为

式中|A|、|D|分别表示集合A、D中的焦点元素的个数。

　　(2)证据的不确定性表示

　　由结构系统传感器获取的特征信息可以作为推理的初始证据,但由于结构系统和测控系统的复杂性和不确定性,由传感器获取的特征信息也存在不完整性、不精确性和模糊性,因而由传感器特征信息所反映出的证据也具有不确定性。

　　设证据E是由n个独立的信息源得到,即E={ES1,ES2,,, ESn},ESi对应的焦点元素为(Ai1,Ai2,,,Aik),相应的概率分配函数值为m(Aij)(i=1,2,,,k;j=1,2,,,n)。ESi的不确定性概率分配函数表示为