基于贝叶斯网络的汽车发动机故障诊断模型
本文以发动机故障诊断中不确定问题为研究背景，以Audi A61.8L型发动机为应用研究对象，提出了用于解决不确定性问题的故障诊断结构模型和功能模型，并对模型的知识表达、建造方法进行了深入研究，提出了贝叶斯网络融合算法。在应用中，将故障诊断融合模型及融合算法应用在汽车发动机故障诊断过程中。通过多个实验表明，在发动机运行工况下，故障诊断融合模型的诊断准确率优于传统的专家系统方法和学习前的贝叶斯网络方法，有效地解决了故障诊断中存在的不确定性问题，提高了诊断的准确率。从而验证了故障诊断融合模型及算法的有效性和具体的应用价值。
不确定性问题 信息融合 故障诊断模型 贝叶斯网络
高洁 蔡巍 赵海 龚红艳 韩叙东 祁田宇 宋纯贺 朱鹏
东北大学信息学院嵌入式技术实验室
国内会议
沈阳
中文
147-151
2007-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）