Resumen

Debido a la complejidad y peligrosidad del proceso de secado, la detección de fallos del sensor de temperatura es muy difícil y peligrosa en la práctica laboral real y la eficacia de la detección no es satisfactoria. Para resolver este problema, en este artículo, basado en la idea de fusión de información y los requisitos del método de evidencia D-S, se introdujo una estructura de fusión de evidencia D-S con dos capas para detectar el fallo del sensor de temperatura en el proceso de secado. La primera capa era la capa de datos para establecer la función básica de asignación de creencia de la evidencia que podría ser realizada por la red neuronal BP. La segunda capa era la capa de decisión para detectar y localizar el fallo del sensor, que podía realizarse mediante el método de fusión de pruebas D-S. De acuerdo con los resultados de la simulación numérica, las condiciones de trabajo de los sensores pueden ser descritas con eficacia y precisión por este método, por lo que puede ser utilizado para detectar y localizar el fallo del sensor.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:fallo del sensor, método de fusión de pruebas s, estructura de fusión de pruebas s, función básica de asignación de creencias, red neuronal bp, método de pruebas s, práctica laboral real, resultados de simulación numérica, fallo del sensor de temperatura, proceso
• Keywords:sensor fault, s evidence fusion method, s evidence fusion structure, basic belief assignment function, bp neural network, s evidence method, actual working practice, numerical simulation results, temperature sensor fault, process