Statistical Feature-Based Evidential Reasoning for Equipment Health State Assessment

主成分分析 特征(语言学) 计算机科学 统计的 人工智能 模式识别(心理学) 数据挖掘 证据推理法 传感器融合 去相关 数学 统计 算法 决策支持系统 语言学 商业决策图 哲学
作者
Chaoli Zhang,Zhijie Zhou,Jiayu Luo,Xiangyi Zhou
出处
期刊:IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:59 (6): 8219-8234 被引量:4
标识
DOI:10.1109/taes.2023.3300297
摘要

In the health state assessment of complex equipment, there are some issues such as high-dimensional data or correlation variables. Therefore, a statistic-based feature fusion method for equipment health state assessment is proposed, which contains advantages in indicator decorrelation and multisource information fusion. Specifically, principal component analysis (PCA) is introduced to extract uncorrelated principal component features. Considering that the principal components have no definite physical meaning, a statistic-based feature transformation method is developed to achieve conversion from the principal component feature to the evidence belief degree. Furthermore, the evidence weight for feature fusion can be calculated from the principal component contribution rate. Finally, the equipment health state can be assessed based on the evidential reasoning rule. Numerical simulations are performed to show that the proposed method can reduce the fusion uncertainty. The practical application is validated with case studies of the turbofan engine (TE) and the inertial measurement unit (IMU), which demonstrates the implementation process and assessment results.
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