基于改进PSO和D-S的融合方法及其在智能诊断上的应用

针对D-S证据理论在融合决策中不能有效解决高度冲突证据的合成问题,从证据源出发设置证据权值,并构造证据权值距离函数,利用改进的粒子群算法对其进行优化获取最优权值,从而改进融合性能。构建一种新型自适应函数,提出改进的自适应权重粒子群优化算法与D-S综合算法(AWIPSO-DS),实现一种“双优化,双结合”的融合方法。仿真实验表明,该方法能自适应获取最优证据源权值,有效克服多证据冲突合成问题,与其他改进的粒子群算法相比具有良好的适用性能。首次将该方法运用于指挥控制装备多Agent智能诊断系统上,具有较好的故障诊断效果。