【摘要】本文以发电机故障为研究对象，提出了一种基于BP神经网络和D-S证据理论相结合的信息融合的故障诊断方法，并进行了验证。利用BP神经网络对测量数据进行局部分析诊断，最后利用D-S理论对局部诊断结果进行融合，得到的结果基本满足需求，从而证明了BP神经网络和D-S理论相结合的综合诊断方法的可行性和实效性。
【关键词】信息融合；BP神经网络；D-S证据理论
1.引言
在发电机故障诊断中，故障多种多样，而每种故障信息之间又存在着冗余性和相关性，针对某一个故障信息进行分析已满足不了对故障分析的可靠性。目前还没有哪种单一传感器对被测对象的状态进行完全可靠的描述，所以采用多传感器进行综合的诊断，已成为当前的趋势。
采用多传感器进行测量师，由于测得信息量很大，各测点提取的故障征兆必然存在着随机性和矛盾性。若将大量的高维信息输入同一个神经网络处理的话，必然会导致诊断时间过长，效果变差等失真结果。为避免这种情况出现，提出了BP神经网络和D-S证据理论结合的综合诊断方法。首先对个测点的信号进行神经网络的局部诊断，这就将所测得高维信息分解成了低维的信息，而后将各神经网络局部诊断结果利用D-S理论进行决策级融合，最终得到综合的诊断结果。
2.数据融合的发电机故障诊断模型
本文利用BP神经网络和D-S理论对发电机进行综合的故障诊断，首先将个测点的信号进行BP神经网络局部诊断，对所有的局部诊断数据进行归一化，并对其进行决策级的D-S理论融合，得到准确的故障信息。
具体方法如下：
假设在故障征兆域S中，对应第一通道神经网络的结果，对应第二通道神经网络的结果，以此类推，每个信任函数的焦点元素都对应不同神经网络目标诊断结果，所有诊断结果构成辨别框架，对每个通道的神经网络输出值进行归一化处理，作为各焦点元素的基本概率分配，其中n作为通道数，p为故障模式分类数，即焦元数，最后利用D-S理论的证据联合规则得到最终结果。如图1所示。
3.BP神经网络局部诊断
本文采用BP神经网络对发电机先进行局部的诊断，根据从各测量的数据信息利用BP神经网络逐个对其进行诊断，并进行归一化处理，从而判断故障情况。在进行局部诊断时，为了使相同数据间具有可比性，对采集的数据信息进归一化处理，归一化公式如下：
其中：表示归一化数据，表示第个数据，表示中的最大最小值。
神经网络的结构确定一个含有33个神经元的三层网络，每个层的个数为10，18和5。创建符合要求的BP神经网络：
令P表示网络输入样本向量，T表示网络的目标向量
创建该BP神经网络的程序为：
td=[0 1；0 l；0 l；0 1；0 1；0 1；0 1；0 1；0 1；0 l；0 l；0 l；0 1]；
net=newff(td,[18,5],{"tang","logsig","trainlm"{"tansig"，"logsig"}，"trainlm"）
训练网络的程序为：
net.trainParam.epochs=1000；％训练次数为1000
net.trainParam.goal=0.01；％训练目标为0.01
L.plr=0.1； ％学习速率为0.1
Net=train（net，P，T）
该网络训练结果为：
TRAINLM，Epoch 0／1000，MSE 0.427518／0.01，Gradient 3.54487／le一010
TRAINLM，Epoch 4／1000，MSE 0.00105968／0.01，Gradient 0.115357／le一010
TRAINLM，Performance goal met.
4.D-S证据理论决策融合诊断
本文中将BP神经网络的局部诊断结果转化为证据理论模型，
设信任函数对应第测点的判断结果，5个信任函数的焦点元素都是，这些不同的故障模式构成了分辨框，即有共同的分辨框。
将神经网络的训练误差作为不确定因素，将网络节点的输出作归一化处理，作为各焦点元素的基本概率值，计算公式为：
表示故障模式，；表示BP网络的结果，，
为网络的样本误差，，tjn,yjn分别对应第个神经元的期望值和实际值。
由于中状态相互独立，所以有：
，第一次的局部诊断数据排成横排，第二次的数据成竖排，再用D-S合并规则计算表中的各栏，可以得到其融合的结果；用融合的结果再与第三次局部诊断数据融合，即可得最终的结果，如表1，2所示。
从表2可以看出，经过数据融合的结果与理想目标输出比较接近，误差满足实际需求，从而证明了BP神经网络和D-S理论综合诊断方法的实效性。
5.结论
针对多传感器数据融合发电机故障特点，提出了将神经网络和D-S证据理论相结合的综合诊断思路，设计了诊断模型，利用BP神经网络进行局部诊断，然后采用D-S证据理论对局部诊断进行决策级融合，得到的结果基本满足实际需求，证明BP神经网络和D-S证据理论相结合的发电机故障综合诊断方法的实效性。
参考文献
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作者简介：芦斌（1988—），男，河北石家庄人，中北大学在读硕士研究生，研究方向：模式识别，传感器信息融合。