基于MATLAB的DS证据理论多源信息融合故障诊断系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合故障诊断。通过基本信任分配函数评估故障模式的置信度，有效整合多传感器信息，提升诊断系统的可靠性和准确性。

详 情 说 明

基于DS证据理论的多源信息融合故障诊断系统

项目介绍

本项目采用Dempster-Shafer证据理论，构建一个多源信息融合的故障诊断系统。该系统能够有效处理来自多个传感器或故障特征源的不确定信息，通过基本信任分配函数对各故障模式进行置信度评估，并利用Dempster组合规则对多源证据进行融合计算。最终实现对设备运行状态的智能诊断，输出各潜在故障发生的概率分布，为设备维护决策提供数据支持。

功能特性

• 多源信息融合：基于Dempster组合规则，实现对多个传感器证据的有效融合
• 不确定性处理：采用证据理论框架，专门处理故障诊断中的不确定信息
• 智能诊断决策：基于最大置信度原则，自动识别最可能的故障类型
• 冲突分析功能：提供证据冲突度分析，评估各证据源之间的一致性
• 可配置参数：支持证据权重和不确定性阈值的灵活配置

使用方法

1. 准备输入数据：

- 采集设备运行参数矩阵（N×M维，N为样本数，M为特征维度） - 配置故障特征与诊断规则库（包含各故障模式的基本概率分配函数参数） - 设置证据权重配置参数（各传感器证据的相对重要性权重向量） - 确定不确定性阈值（用于处理冲突证据的阈值参数）

1. 运行诊断系统：

- 执行主程序启动故障诊断流程 - 系统自动进行证据融合计算和故障模式识别

1. 查看输出结果：

- 获取各故障模式的置信度分布向量 - 查看综合诊断决策结果 - 分析证据冲突度报告 - 评估系统总体不确定性程度

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必要的信号处理工具箱
• 足够的内存空间以处理大规模传感器数据

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，实现了从数据输入到结果输出的完整诊断流程。具体包括多源传感器数据的预处理与特征提取、基本概率分配函数的构建与参数配置、基于Dempster组合规则的证据融合计算、故障模式的置信度评估与决策分析，以及最终诊断结果的可视化展示与报告生成。该文件通过模块化设计整合了证据理论的各个关键算法环节，确保系统能够高效完成多源信息融合故障诊断任务。