模型,故障,汽车简谈基于贝叶斯网络模型构造的汽车故障诊断研究_第1页
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文档简介

1达和分析不确定性事物的故障诊断方法己经成为领域专家研究的热点。主要表现在较强的不确定性问题处理能力和多源信息表达及处理能力2故障诊断系统提出的基于贝叶斯网络构造的故障诊断融合系统架构。该系统包括五个子模块:数据采集模块、推理和学习模块、知识模块、输出模块和人机交互界面模块。数据采集模块通过传感器系统可以获得检测对象的多源互补信息，经数据处理模块过滤为特征信号，并将这些诊断系统可识别的数据信息处理后储存到数据库中备用。理机模型，用以满足诊断系统对不确定性问题表示、推理和在线学习等要求。3贝叶斯网络的构造重点讨论结构学习。基于贝叶斯网络构造的故障诊断优化算法针对故障诊断问题该算法能够有效地综合领域专家的先验知识和实时传感特征数据，利用贝叶斯网络的再构造能力，适时对汽车故障诊断贝叶斯模型进行模型优化，提高了故障诊断系统的自适应性。实验评价为验证本文提出的基于贝叶斯网络构造的故障诊断算法正确性和有效性，在PC机(奔腾2.5GHzCPU，2G内存)上采用Matlab7.1下完成仿真。标准网络构造实验法的正确性。实验采用贝叶斯网结构学习中标准数据库ASIA5000ASIA络结构图，重复10次学习实验过程，平均学习过程耗时7.8281s。为学习过程中BIC值随网络结构间各节点添加和删除边操作变化的情况。为网络各节点间边操作的寻优及相应BIC值变化过程。可以看出伴随寻优操作的进行，3474ASIA发动机供油系统故障诊断实例52机供油系统进行多次试验样本统计，得到60001000外50001至节点14分别表示ECU77结语适应

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