【摘 要】
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为提高故障诊断中不确定信息的处理能力和推理质量,将贝叶斯网络技术引入发动机故障诊断领域。充分考虑发动机故障产生的机理,提出一种适用性较强的三层贝叶斯网络结构,增加
【机 构】
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上海交通大学上海市数字化汽车车身工程重点实验室,上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心,
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为提高故障诊断中不确定信息的处理能力和推理质量,将贝叶斯网络技术引入发动机故障诊断领域。充分考虑发动机故障产生的机理,提出一种适用性较强的三层贝叶斯网络结构,增加了诊断信息来源,符合专家的诊断思路。诊断实例验证了其良好的故障源识别效果。
In order to improve the processing ability and reasoning quality of uncertain information in fault diagnosis, Bayesian network technology is introduced into the field of engine fault diagnosis. Considering the mechanism of engine failure, a three-layer Bayesian network structure with strong applicability is proposed, which increases the source of diagnostic information and meets the expert’s diagnostic thinking. The diagnostic examples verify its good fault source identification effect.
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