电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2008年
35期
2230-2232
,共3页
故障诊断%贝叶斯网络%汽车发动机%结构在线学习
故障診斷%貝葉斯網絡%汽車髮動機%結構在線學習
고장진단%패협사망락%기차발동궤%결구재선학습
现代大型机电设备的日趋复杂化和自动化导致设备故障现象和机理之间具有很大的不确定性,因此对故障诊断技术提出了更高的要求.针对汽车发动机的工作原理及其故障知识结构特征,基于贝叶斯网络理论,以机器学习中的增量学习为基础提出和研究了在线式贝叶斯网络结构学习方法,并利用该方法对汽车发动机故障结构网络进行在线学习.最后通过实验分析验证了在线式贝叶斯网络故障诊断方法比起传统的贝叶斯网络方法以及专家系统方法,该方法在汽车发动机故障诊断结果中具有更高的准确性和可靠性.
現代大型機電設備的日趨複雜化和自動化導緻設備故障現象和機理之間具有很大的不確定性,因此對故障診斷技術提齣瞭更高的要求.針對汽車髮動機的工作原理及其故障知識結構特徵,基于貝葉斯網絡理論,以機器學習中的增量學習為基礎提齣和研究瞭在線式貝葉斯網絡結構學習方法,併利用該方法對汽車髮動機故障結構網絡進行在線學習.最後通過實驗分析驗證瞭在線式貝葉斯網絡故障診斷方法比起傳統的貝葉斯網絡方法以及專傢繫統方法,該方法在汽車髮動機故障診斷結果中具有更高的準確性和可靠性.
현대대형궤전설비적일추복잡화화자동화도치설비고장현상화궤리지간구유흔대적불학정성,인차대고장진단기술제출료경고적요구.침대기차발동궤적공작원리급기고장지식결구특정,기우패협사망락이론,이궤기학습중적증량학습위기출제출화연구료재선식패협사망락결구학습방법,병이용해방법대기차발동궤고장결구망락진행재선학습.최후통과실험분석험증료재선식패협사망락고장진단방법비기전통적패협사망락방법이급전가계통방법,해방법재기차발동궤고장진단결과중구유경고적준학성화가고성.
