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1 (p1): 第1章 绪论
1 (p1-1): 1.1引言
1 (p1-1-1): 1.1.1提高工业系统运行安全性是社会的迫切需求
4 (p1-1-2): 1.1.2工业系统的运行安全性受到国家高度重视与支持
5 (p1-1-3): 1.1.3故障诊断技术为系统安全可靠运行提供有力保障
5 (p1-1-4): 1.1.4信息融合是建立故障诊断与决策方法的必然选择
6 (p1-2): 1.2故障诊断技术发展概况
7 (p1-2-1): 1.2.1定性分析的方法
9 (p1-2-2): 1.2.2基于解析模型的方法
11 (p1-2-3): 1.2.3数据驱动的方法
14 (p1-3): 1.3基于信息融合的故障诊断与决策方法
17 (p1-4): 1.4证据理论的最新进展为融合诊断技术提供推动力
19 (p1-5): 参考文献
28 (p2): 第2章 Dempster-Shafer证据理论
28 (p2-1): 2.1引言
28 (p2-2): 2.2 Dempster-Shafer证据理论的基本原理
28 (p2-2-1): 2.2.1证据理论的基本概念
30 (p2-2-2): 2.2.2证据折扣因子
30 (p2-2-3): 2.2.3可传递信度模型
31 (p2-2-4): 2.2.4证据的随机集表示与随机集扩展准则
33 (p2-3): 2.3证据理论中的融合决策准则
34 (p2-4): 2.4证据理论中的新进展
34 (p2-4-1): 2.4.1区间值信度结构
36 (p2-4-2): 2.4.2证据更新规则
38 (p2-4-3): 2.4.3证据推理与置信规则库推理
42 (p2-5): 2.5本章小结
43 (p2-6): 参考文献
45 (p3): 第3章 基于区间值信度结构的信息融合故障诊断方法
45 (p3-1): 3.1引言
46 (p3-2): 3.2基于随机集似然测度的故障模式匹配方法
47 (p3-2-1): 3.2.1故障样板模式及待检模式隶属度函数的确定
48 (p3-2-2): 3.2.2基于随机集似然测度的故障模式匹配方法
50 (p3-3): 3.3基于MLHS从匹配区间中生成区间证据的方法
54 (p3-4): 3.4基于区间型诊断证据融合的故障决策
54 (p3-5): 3.5故障诊断实例
59 (p3-6): 3.6本章小结
59 (p3-7): 参考文献
61 (p4): 第4章 基于证据相似性度量的冲突性区间证据融合方法
61 (p4-1): 4.1引言
62 (p4-2): 4.2区间证据的冲突及其对融合结果的影响
63 (p4-3): 4.3基于区间证据相似性的冲突证据度量及融合
63 (p4-3-1): 4.3.1扩展型Pignistic概率转换
64 (p4-3-2): 4.3.2基于区间欧氏距离的区间证据相似性度量
65 (p4-3-3): 4.3.3修正后区间证据的融合
65 (p4-4): 4.4典型算例分析
68 (p4-5): 4.5本章小结
68 (p4-6): 参考文献
70 (p5): 第5章 基于条件化证据线性更新的单变量报警器优化设计方法
70 (p5-1): 5.1引言
73 (p5-2): 5.2工业系统异常检测与报警器设计中的性能指标
73 (p5-2-1): 5.2.1 FAR、MAR和AAD的一般性定义
77 (p5-2-2): 5.2.2常用报警器设计方法中的FAR、MAR和AAD概率定义
78 (p5-3): 5.3基于条件化证据线性更新的报警器优化设计
79 (p5-3-1): 5.3.1基于模糊阈值获取报警证据
81 (p5-3-2): 5.3.2基于证据距离的线性更新组合权重优化
85 (p5-4): 5.4基于全局报警证据的报警决策
88 (p5-5): 5.5实验验证与对比分析
97 (p5-6): 5.6本章小结
98 (p5-7): 参考文献
101 (p6): 第6章 基于证据可靠性评估的多变量报警证据融合方法
101 (p6-1): 6.1引言
102 (p6-2): 6.2基于Pignistic概率距离的证据可靠性折扣因子优化方法
104 (p6-3): 6.3多变量报警证据融合与报警决策
105 (p6-3-1): 6.3.1单变量报警证据可靠性折扣因子的优化
107 (p6-3-2): 6.3.2基于Dempster证据组合规则的多变量报警证据在线融合
107 (p6-4): 6.4仿真实验与对比分析
119 (p6-5): 6.5本章小结
120 (p6-6): 参考文献
121 (p7): 第7章 基于扩展型类Jeffery证据更新的故障诊断方法
121 (p7-1): 7.1引言
122…