1、該文主要的工作和研究由以下幾部分組成:一、針對傳統(tǒng)的信息融合模型與具體應(yīng)用相關(guān)的不足,提出了一種具有普遍意義下的信息融合模型.二、分析研究了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合性能.三、針對基于聯(lián)接主義和符號主義的推理方法的各自的優(yōu)缺點(diǎn),提出了一種綜合的方法,采用了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+D-S證據(jù)組合理論的推理分析方法,完成對系統(tǒng)的故障診斷.D-S證據(jù)組合理論是用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析之后的推理分析方法.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出看作是證據(jù)的可信度.將二者結(jié)合起來可以提高融合處理的

2、效率,充分發(fā)揮不同方法的優(yōu)勢,達(dá)到最優(yōu)融合的效果.四、把上述融合算法和模型應(yīng)用于水電機(jī)組的控制與故障診斷系統(tǒng)中.水機(jī)調(diào)速器系統(tǒng)控制及機(jī)組故障診斷問題的缺點(diǎn)是沒有考慮多傳感器的數(shù)據(jù)融合,而水機(jī)調(diào)速器的調(diào)節(jié)過程受多個因素影響,試驗(yàn)結(jié)果證明通過融合的方法可以獲得比傳統(tǒng)的調(diào)速器控制方法要更準(zhǔn)確、穩(wěn)定的性能.該文進(jìn)一步的研究包括以下三方面:1調(diào)速器轉(zhuǎn)換工況條件下的控制性能研究;2該文提出的融合模型與算法在其他問題中的應(yīng)用;3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)組