汽車發(fā)動機故障診斷中不確定性問題的貝葉斯網(wǎng)絡解法研究.pdf

1、汽車發(fā)動機是一個復雜的動力系統(tǒng)，其設備之間的復雜性導致汽車發(fā)動機故障診斷的復雜性和不確定性。由于這種不確定性的存在，使得難于建立一個定性的模型用于汽車發(fā)動機故障診斷。故障診斷技術發(fā)展至今，不確定性問題的解決成為目前研究的首要問題。貝葉斯網(wǎng)絡作為目前最有效的解決不確定性問題和表達不確定性知識的推理模型，已經(jīng)成為故障診斷領域的研究熱點。
　　本文針對汽車發(fā)動機故障診斷中存在的不確定性問題，對故障診斷的方法比較、故障模式和原因分析、貝葉

2、斯網(wǎng)絡建模及故障診斷推理等問題做了研究，具體工作表現(xiàn)在以下幾個方面：
　　分析了各種故障診斷技術和多種解決不確定性問題的方法，通過比較，從理論上確定了貝葉斯網(wǎng)絡在故障診斷領域的優(yōu)勢。研究了貝葉斯網(wǎng)絡理論，包括貝葉斯網(wǎng)絡的特征、貝葉斯網(wǎng)絡結構學習和參數(shù)學習、貝葉斯網(wǎng)絡推理。
　　在對汽車發(fā)動機故障模式和原因分析的基礎上，建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障診斷模型，并對模型的網(wǎng)絡結構構建、知識表達進行了深入研究。
　　文章針對貝葉

3、斯網(wǎng)絡結構學習復雜性高的缺點，提出基于分簇理論的貝葉斯網(wǎng)絡結構優(yōu)化算法。該算法在原始網(wǎng)絡模型結構的基礎上進行優(yōu)化搜索，結合先驗知識，旨在尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡拓撲結構。文章論述了該算法的原理，基于該算法的診斷推理，并且從網(wǎng)絡信息誤差和算法復雜度等方面分析了該算法的性能。通過比較，說明改進的貝葉斯網(wǎng)絡故障診斷算法在性能上有很大提高。
　　論文建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡的汽車發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)，并用C＃語言實現(xiàn)了整個系統(tǒng)，包括網(wǎng)絡建模，結構學習，診