多传感器数据融合新算法及在诊断学中的应用(英文)

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着眼于复杂装备系统诊断实践中多传感器数据融合需求,提出了一种基于模糊贴近度的数据融合新算法,通过计算各个传感器测量值与估计值之间的模糊格贴近度,确定它们在测量中的权重,从而实现多传感器诊断参数数据融合。结合该算法原理,还设计了它的诊断数据融合应用软件。应用实例表明:该算法体现了稳定性强、可靠性高的传感器在数据融合中的“优越性”,运算过程简洁、快速,运算方法可行、有效,便于发动机诊断中实现时环境测量与数据处理。 Focusing on the needs of multisensor data fusion in the diagnosis of complex equipment systems, a new data fusion algorithm based on fuzzy closeness is proposed. By calculating the closeness of fuzzy lattices between the measured values ​​and the estimated values ​​of each sensor, Of the weight, in order to achieve multi-sensor diagnostic parameter data fusion. Combined with the principle of the algorithm, it also designed its diagnostic data fusion application software. The application example shows that this algorithm embodies the superiority of the sensor in data fusion with strong stability and high reliability. The calculation process is concise and fast, and the calculation method is feasible and effective, which is convenient for the realization of environmental measurement and data processing in engine diagnosis .
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