第4卷第1期 智能系统学报 Vol 4 Na 1 2009年2月 CAA I Transactions on Intelligent Systems Feb 2009 一种基于多传感器信息融合的故障诊断方法 马大中，张化光，冯健，刘金海 东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110004) 摘要：针对目前油气管道的预警与泄漏判断误报率和漏报率高的问题，采用一种基于多传感器信息融合的方法来 进行诊断考虑不同的传感器所测得的特征参数不同的特点，在数据融合的过程中采用加权融合，增加系统判断的 准确性.实验结果证明了该方法的有效性. 关键词：D-S证据理论：故障诊断：多传感器：信息融合 中图分类号：TP2063文献标识码：A文章编号：1673-4785(2009)01007204 A fault dagnosis method based on multisen sor infomma tion fusion MA Da-zhong,ZHANG Hua-guang,FENG Jian,L IU J in-hai (College of nmation Science and Engineering.Northeastem University,Shenyang 110004,China) Abstract:At present,there are high m isinfomation rates and m issing report rates in leakage testing and waming systems for oil and gas pipelines Thus,a method using multi-sensor infomation fusion conduct diagnosis was proposed in this paper In the process of infomation fusion,we took advantage of weighted fusion to increase the accuracy of system judgent,since the characteristic parameters of different sensors were distinct Expermental re- sults showed the effectiveness of the method Keywords:D-S evidence theory,fault diagnosis multi-sensor,infomation fusion 近些年来工业控制领域的故障诊断一直是人们用多个传感器，将多个不同类型传感器所提供的不 关注的热点，管道运输作为与铁路、公路、航空、水运 完整信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存 并驾齐驱的五大运输业之一也越来越受到人们的关 在的冗余和矛盾，并加以互补，降低其不确定性，获 注.但是随着管线的增多，管龄的增长以及难以避免 得对物体或环境一致性的描述过程 的腐蚀和破坏，管道事故频频发生，造成严重的资源 在实践中人们发现，仅仅只利用单一方面的故 浪费和环境污染，不仅给国家带来巨大的经济损失 障特征信息进行故障诊断，由于设备故障复杂多样， 还污染了环境，甚至可能带来重大的人身伤亡.由于 具有不确定性，至使在许多情况下得出的诊断结果 管段间距较长、巡线覆盖率不够、故障点隐蔽等原 并不可靠4)因此，只有综合合理利用系统多个方 因，往往难以预先发现事故隐患或及时找到泄漏地 面的故障特征信息即信息融合，降低诊断的不确定 点，致使损失扩大并增加了更严重事故发生的风险. 性，才能实现对设备全面与准确地诊断」 目前比较流行的检测方法有质量流量平衡法、压力 1 Dempster-Shafer(D-S)证据理论 分布法、负压波法、声波法和瞬变流模型法.这些方 法的主要问题是灵敏度不够高，误报警次数过多，存 D-S证据理论根据事件发生后的结果（证 在漏报的现象.多传感器信息融合是指协调使 据)，探求事件发生的主要原因（假设）.对于具有主 观不确定性判断的多属性诊断问题，D-S证据理论 收稿日期：2008-1107 是一个融合主观不确定性信息的有效手段.在设备 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60534010,60572070， 60521003,60774093). 的故障诊断中，若干个可能的故障产生一些症状，每 通信作者：马大中.Emait madmadz4230@gail com 个症状下各故障都可能有一定的发生概率.D-S证 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved htp://www.cnki.net第 4卷第 1期 智 能 系 统 学 报 Vol. 4 №. 1 2009年 2月 CAA I Transactions on Intelligent System s Feb. 2009 一种基于多传感器信息融合的故障诊断方法 马大中 ,张化光 ,冯 健 ,刘金海 (东北大学 信息科学与工程学院 , 辽宁 沈阳 110004) 摘 要 :针对目前油气管道的预警与泄漏判断误报率和漏报率高的问题 ,采用一种基于多传感器信息融合的方法来 进行诊断. 考虑不同的传感器所测得的特征参数不同的特点 ,在数据融合的过程中采用加权融合 ,增加系统判断的 准确性. 实验结果证明了该方法的有效性. 关键词 : D2S证据理论 ;故障诊断 ;多传感器 ;信息融合 中图分类号 : TP206. 3 文献标识码 : A 文章编号 : 167324785 (2009) 0120072204 A fault diagnosis method based on multi2sensor information fusion MA Da2zhong, ZHANG Hua2guang, FENG Jian,L IU Jin2hai (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China) Abstract:A t p resent, there are high m isinformation rates and m issing report rates in leakage testing and warning system s for oil and gas p ipelines. Thus, a method using multi2sensor information fusion to conduct diagnosis was p roposed in this paper. In the p rocess of information fusion, we took advantage of weighted fusion to increase the accuracy of system judgment, since the characteristic parameters of different sensorswere distinct. Experimental re2 sults showed the effectiveness of the method. Keywords:D2S evidence theory; fault diagnosis; multi2sensor; information fusion 收稿日期 : 2008211207. 基金项目 :国家自然科学基金资助项目 (60534010, 60572070, 60521003, 60774093). 通信作者 :马大中. E2mail: madzmadz4230@gmail. com. 近些年来工业控制领域的故障诊断一直是人们 关注的热点 ,管道运输作为与铁路、公路、航空、水运 并驾齐驱的五大运输业之一也越来越受到人们的关 注. 但是随着管线的增多 ,管龄的增长以及难以避免 的腐蚀和破坏 ,管道事故频频发生 ,造成严重的资源 浪费和环境污染 ,不仅给国家带来巨大的经济损失 还污染了环境 ,甚至可能带来重大的人身伤亡. 由于 管段间距较长、巡线覆盖率不够、故障点隐蔽等原 因 ,往往难以预先发现事故隐患或及时找到泄漏地 点 ,致使损失扩大并增加了更严重事故发生的风险. 目前比较流行的检测方法有质量流量平衡法、压力 分布法、负压波法、声波法和瞬变流模型法. 这些方 法的主要问题是灵敏度不够高 ,误报警次数过多 ,存 在漏报的现象. 多传感器信息融合 [ 123 ]是指协调使 用多个传感器 ,将多个不同类型传感器所提供的不 完整信息加以综合 ,消除多传感器信息之间可能存 在的冗余和矛盾 ,并加以互补 ,降低其不确定性 ,获 得对物体或环境一致性的描述过程. 在实践中人们发现 ,仅仅只利用单一方面的故 障特征信息进行故障诊断 ,由于设备故障复杂多样 , 具有不确定性 ,至使在许多情况下得出的诊断结果 并不可靠 [ 426 ] . 因此 ,只有综合合理利用系统多个方 面的故障特征信息即信息融合 ,降低诊断的不确定 性 ,才能实现对设备全面与准确地诊断. 1 Demp ster2Shafer(D2S)证据理论 D2S证据理论 [ 7 ]根据事件发生后的结果 (证 据 ) ,探求事件发生的主要原因 (假设 ). 对于具有主 观不确定性判断的多属性诊断问题 , D2S证据理论 是一个融合主观不确定性信息的有效手段. 在设备 的故障诊断中 ,若干个可能的故障产生一些症状 ,每 个症状下各故障都可能有一定的发生概率. D2S证 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net