動態(tài)因果圖用于汽油發(fā)動機(jī)故障智能診斷的理論及方法研究.pdf

1、本論文主要對于張勤教授所提出的動態(tài)因果圖的概率知識表達(dá)方式和推理計算原理進(jìn)行了深入探討。在介紹了故障診斷中的基本概念以及現(xiàn)有的故障診斷理論的不足的基礎(chǔ)上，針對單值和多值因果網(wǎng)推理算法，做了全面、細(xì)致研究：介紹了單值因果圖的常規(guī)推理算法；討論了多值因果圖中存在的不嚴(yán)格滿足概率論的困難及其原因，以及由此困難而衍生的另一困難——將多值因果圖用于實際問題時，其推理結(jié)果可能出現(xiàn)錯誤；針對多值因果圖存在不嚴(yán)格滿足概率論的困難，提出了一種因果影響分配

2、算法；最后針對多值因果圖的推理算法只能處理具有明確概念劃分多值因果圖，不能處理模糊的情況的局限性，在多值因果圖推理算法的基礎(chǔ)上提出了一種模糊推理算法。該算法對多值因果圖進(jìn)行了模糊擴(kuò)展定義，使每個基本事件或節(jié)點事件變量對應(yīng)一個能夠連續(xù)取值的讀數(shù)變量，在讀數(shù)變量和事件變量之間建立模糊對應(yīng)關(guān)系，用讀數(shù)變量的取值相對于事件變量各狀態(tài)的隸屬度函數(shù)來表達(dá)模糊知識。該算法能夠處理模糊的多值因果圖，有效地表達(dá)實踐中模糊的不確定性知識。 本論文在