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@@ -0,0 +1,168 @@
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+
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+
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+% V、P分别代表回气流速和回气压力前20个采样点信号数据
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+P = [0.2 0 0.6 2.4 14 14.5 13.6 3.9 13.4 9.5 7.2 6.9 14.1 2.1 9.5 8.2 12.6 11.9 19.2 4.2]; % 压力信号
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+V = [0.2 0 0.6 2.4 14 14.5 13.6 3.9 13.4 9.5 7.2 6.9 14.1 2.1 9.5 8.2 12.6 11.9 19.2 4.2];% 流速信号
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+%% 特征值
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+% 1. 平均值 (Mean)
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+mean_value_v = mean(V );
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+mean_value_p = mean(P);
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+% 2. 方差 (Variance)
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+variance_value_v = var(V );
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+variance_value_p = var(P);
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+% 3. 标准差 (Standard Deviation)
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+std_value_v = std(V );
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+std_value_p = std(P);
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+% 4. 最大值 (Maximum)
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+max_value_v = max(V (1:10));
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+c = max(P (1:10));
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+% 5. 最小值 (Minimum)
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+min_value_v = min(V );
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+min_value_p = min(P );
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+% 定义实时工况特征数据
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+% Y0 = [115.70,2832.562, 53.221, 226,126.9];
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+Y01 = [mean_value_p, variance_value_p,std_value_p,max_value_v,min_value_v]; %压力传感
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+Y02 = [mean_value_v, variance_value_v,std_value_v,max_value_v,min_value_p]; %流速传感
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+
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+%%
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+% 定义比较序列（不同故障数据，每行为一种故障）压力传感
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+Y1 = [ 36.5250, 365.1199, 19.1081,1,1; % 正常1 此处的数值就需要历史加油过程中单笔交易中回气流速和回气压力前20个采样点信号数据，也是求5个特征值
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+ 17.95, 248.8711,15.775,1,1; % 轻微泄露2
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+ 23.3900,338.2757, 18.3923,1,1; % 一般泄露3
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+ 12.5850, 130.3287, 11.4162,1,1]; % 严重泄露4
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+ % 定义比较序列（不同故障数据，每行为一种故障）流速传感
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+Y2 = [ 36.5250, 365.1199, 19.1081,1,1; % 正常1
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+ 17.95, 248.8711,15.775,1,1; % 轻微泄露2
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+ 23.3900,338.2757, 18.3923,1,1; % 一般泄露3
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+ 12.5850, 130.3287, 11.4162,1,1]; % 严重泄露4
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+
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+% 设置分辨系数
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+rho = 0.5;
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+
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+% 执行灰色关联分析
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+[degree_1, order] = grey_relation_analysis1(Y01, Y1, rho);%压力传感-灰色关联度结果
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+[degree_2, order] = grey_relation_analysis1(Y02, Y2, rho);%流速传感-灰色关联度结果
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+
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+%% 证据理论（Dempster-Shafer Theory）故障诊断
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+% 辨识框架：Theta = {F1, F2, F3}，分别表示三种故障类型
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+% 焦元：各子集的基本概率分配（BPA）
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+
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+% 分别获取气路压力和流速传感器的BPA
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+bpa1=degree_1;%压力传感
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+bpa2=degree_2;%流速传感
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+
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+% 打印原始BPA
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+disp('压力传感器 BPA:');
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+disp(bpa1);
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+disp('流速传感器 BPA:');
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+disp(bpa2);
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+
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+% 执行证据组合
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+combined = dempster_combine(bpa1, bpa2);
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+
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+% 显示融合结果
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+disp('融合后BPA:');
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+disp(combined);
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+
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+% 故障决策（选择最高置信度）
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+[~, idx] = max([combined.F1, combined.F2, combined.F3, combined.F4]);
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+faults = {'F1', 'F2', 'F3','F4'};
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+fprintf('\n最终诊断结果：%s故障（置信度%.2f%%）\n', ...
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+ faults{idx}, 100*(combined.(faults{idx})));
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+
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+%%
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+
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+function [grey_relation_degree, order] = grey_relation_analysis1(Y0, Y, rho)
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+% 灰色关联分析用于故障诊断
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+% 输入：
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+% Y0 - 参考序列（行或列向量）
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+% Y - 比较序列矩阵，每行代表一个比较序列
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+% rho - 分辨系数（可选，默认0.5）
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+% 输出：
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+% grey_relation_degree - 各比较序列的关联度
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+% order - 关联度排序（从高到低）
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+
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+% 参数检查与默认值设置
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+if nargin < 3
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+ rho = 0.5; % 默认分辨系数
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+end
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+
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+% 确保Y0是行向量
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+Y0 = Y0(:)';
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+
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+% 获取比较序列参数
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+[n, m] = size(Y);
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+m0 = length(Y0);
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+
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+% 检查序列长度一致性
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+if m ~= m0
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+ error('参考序列和比较序列的长度必须一致');
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+end
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+
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+% 数据预处理：初值化（每元素除以序列第一个元素）
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+% Y0_normalized = Y0 / Y0(1);
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+% Y_normalized = Y ./ Y(:,1); % 按行归一化
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+%%
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+% 数据预处理：均值化（每元素除以序列平均值）
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+Y0_mean = mean(Y0); % 计算参考序列均值
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+Y0_normalized = Y0 / Y0_mean; % 参考序列均值化
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+
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+Y_mean = mean(Y, 2); % 计算各比较序列的均值（按行计算）
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+Y_normalized = Y ./ Y_mean; % 比较序列均值化（自动广播）
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+
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+%%
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+
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+% 计算绝对差值矩阵
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+diff = abs(Y0_normalized - Y_normalized);
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+
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+% 计算全局最小差和最大差
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+delta_min = min(diff(:));
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+delta_max = max(diff(:));
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+
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+% 计算关联系数矩阵
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+relations = (delta_min + rho * delta_max) ./ (diff + rho * delta_max);
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+
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+% 计算关联度（按行求平均）
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+grey_relation_degree = mean(relations, 2);
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+
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+% 按关联度降序排序
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+[~, order] = sort(grey_relation_degree, 'descend');
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+end
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+%% 步骤2：Dempster组合规则实现
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+function combined_bpa = dempster_combine(bpa1, bpa2)
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+ % 定义所有可能的焦元组合
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+ sets = {{'F1'}, {'F2'}, {'F3'},{'F4'}};
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+
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+ % 计算冲突系数K
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+ K = 0;
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+ for i = 1:length(sets)
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+ for j = 1:length(sets)
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+ if isempty(intersect(sets{i}, sets{j}))%C = intersect(A,B)，其中A和B是要找出交集的两个数组 isempty是MATLAB中的一个函数，用于判断一个变量是否为空。
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+ K = K + bpa1(i)* bpa2(j);
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+ end
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+ end
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+ end
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+
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+ % 计算合并后的BPA
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+ combined_bpa = struct();
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+ for k = 1:length(sets)
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+ sum_val = 0;
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+ for i = 1:length(sets)
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+ for j = 1:length(sets)
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+ if isequal(union(sets{i}, sets{j}), sets{k})%如果你想计算两个或多个向量的并集，你可以使用union函数。这个函数会合并这些向量，并去除重复的元素
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+ sum_val = sum_val + bpa1(i) * bpa2(j);
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+ end
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+ end
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+ end
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+ combined_bpa.(strjoin(sets{k},'')) = sum_val / (1 - K);
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+ end
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+end
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+
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+% 辅助函数：获取BPA值
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+function val = get_value(bpa, set)
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+ if length(set) == 1
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+ val = bpa.(set{1});
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+ else
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+ val = bpa.Theta;
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+ end
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+end
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