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1、柴油機(jī)作為往復(fù)機(jī)械的代表,故障呈現(xiàn)出比較復(fù)雜和多樣性的特點(diǎn),應(yīng)用傳統(tǒng)的診斷方法很難進(jìn)行識(shí)別,并且診斷準(zhǔn)確性很低,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,越來越多的科技人員把其引入故障診斷領(lǐng)域,收到了比傳統(tǒng)診斷方法更好的效果。本文基于上述考慮,將信息融合技術(shù)引入柴油機(jī)故障診斷領(lǐng)域,來解決柴油機(jī)故障診斷問題。 本文以柴油機(jī)故障診斷為研究對(duì)象,在對(duì)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,給出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的信息融合的故障診斷方
2、法,并進(jìn)行了驗(yàn)證。首先在分析了傳統(tǒng)的柴油機(jī)故障診斷的方法和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,說明了研究應(yīng)用新的診斷方法的必要性。其次,詳細(xì)分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷的可能性。研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法,結(jié)果表明利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合進(jìn)行故障診斷是一種有效的方法。針對(duì)故障診斷中的不確定性,提出了基于D-S證據(jù)理論的決策融合,簡(jiǎn)要介紹了D-S證據(jù)理論的基本概念,并結(jié)合算例進(jìn)行了分析。最后,提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相
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