一种用于汽车发动机故障诊断的贝叶斯网络模型

作者:高丽 田丰 张晓丹

摘要:在汽车发动机故障诊断领域,由于设备内部的复杂性和导致故障的不确定因素,使得解决不确定性问题成为目前发动机故障诊断的首要问题,文章提出了一种用于解决不确定性问题的贝叶斯网络模型,该模型的网络结构学习采用了基于簇的搜索算法;为了获得更高准确率的故障诊断结果,模型加入了对当前信息集的采用,进行结构和参数的在线学习,改进了网络结构,网络通过概率传播算法,推理出产生故障的原因节点;在实例中表明,该模型能准确有效地解决发动机故障诊断中存在的不确定性问题,并与专家系统故障诊断模型做出比较,验证了基于该算法的贝叶斯网络模型在信息不确定性条件下能够提高诊断的准确率。

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关键词:
  • 发动机故障诊断
  • 贝叶斯网络
  • 不确定性推理

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期刊名称:计算机测量与控制

期刊级别:统计源期刊

期刊人气:10972

杂志介绍:
主管单位:中国航天科工集团公司
主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
出版地方:北京
快捷分类:计算机
国际刊号:1671-4598
国内刊号:11-4762/TP
邮发代号:82-16
创刊时间:1993
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
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