【摘 要】
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针对柴油机传统故障诊断方法处理数据量大、故障类型复杂多变的问题时存在诊断准确率不高的现状,利用数据融合原理,将神经网络和证据理论进行有机的结合,提出了神经网络和证
【机 构】
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海军91918部队,海军工程大学信息安全系
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
【基金项目】
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国家863计划项目(批准号:2007AA12Z208);国家自然科学基金项目(批准号:70471031,60774029)资助
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针对柴油机传统故障诊断方法处理数据量大、故障类型复杂多变的问题时存在诊断准确率不高的现状,利用数据融合原理,将神经网络和证据理论进行有机的结合,提出了神经网络和证据理论分层融合的柴油机故障综合诊断方法.该方法通过并行神经网络的结构提高局部诊断网络的诊断能力,并给出了基本可信度分配的客观化方法,充分利用各种故障的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率.诊断实例表明,该方法能显著提高柴油机故障诊断系统的效率.
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