机电工程
機電工程
궤전공정
MECHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING MAGAZINE
2015年
2期
246-250
,共5页
电控柴油机故障%传感器数据%贝叶斯网络%综合诊断
電控柴油機故障%傳感器數據%貝葉斯網絡%綜閤診斷
전공시유궤고장%전감기수거%패협사망락%종합진단
electrical diesel engine fault%sensor data%Bayesian network%comprehensive diagnosis
针对电控柴油机故障源多样性和不确定性的问题,对故障现象、状态数据提取及处理、贝叶斯故障诊断网络、故障源的先验概率获取、故障源的确定等方面进行了研究,在故障现象出现的情况下对如何有效确定故障源进行了分析和归纳,构建了融合传感器数据的电控柴油机贝叶斯网络综合故障诊断模型,提出了使用传感器数据技术检测电控柴油机工作状态,并结合经验法等估算出各类故障源的先验概率.通过运用贝叶斯网络技术推断查找到故障源的方法,并以丰田1KZ电控柴油发动机为实验对象,使用HuginExpert工具对该诊断网络进行了推理验证.研究结果表明,该诊断网络充分发挥了传感器数据诊断技术的实时性和贝叶斯网络技术的判断决策能力,有效提高了电控柴油机故障诊断的正确率和实效性.
針對電控柴油機故障源多樣性和不確定性的問題,對故障現象、狀態數據提取及處理、貝葉斯故障診斷網絡、故障源的先驗概率穫取、故障源的確定等方麵進行瞭研究,在故障現象齣現的情況下對如何有效確定故障源進行瞭分析和歸納,構建瞭融閤傳感器數據的電控柴油機貝葉斯網絡綜閤故障診斷模型,提齣瞭使用傳感器數據技術檢測電控柴油機工作狀態,併結閤經驗法等估算齣各類故障源的先驗概率.通過運用貝葉斯網絡技術推斷查找到故障源的方法,併以豐田1KZ電控柴油髮動機為實驗對象,使用HuginExpert工具對該診斷網絡進行瞭推理驗證.研究結果錶明,該診斷網絡充分髮揮瞭傳感器數據診斷技術的實時性和貝葉斯網絡技術的判斷決策能力,有效提高瞭電控柴油機故障診斷的正確率和實效性.
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