多傳感器的信息融合在車載故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、本文為了更好地利用運(yùn)行狀態(tài)信息對車輛關(guān)鍵部位進(jìn)行實時監(jiān)測和報警，基于多傳感器信息融合技術(shù)下對車輛運(yùn)行狀況監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行了如下的研究工作： 1.實用性地分析、歸納、總結(jié)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模糊系統(tǒng)理論以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的系統(tǒng)理論和方法。 2.構(gòu)造了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)，使之兼有模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信息融合的優(yōu)點(diǎn)，具有單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法比擬的優(yōu)勢，其不足之處又可以通過模糊理論的引入得以彌補(bǔ)。使用模糊推理系統(tǒng)處理系統(tǒng)輸入可以

2、大大減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來的系統(tǒng)復(fù)雜度。 3.分析了模糊評判的方法，并將模糊評判方法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了一種將綜合評判的權(quán)重和評判矩陣的確定統(tǒng)一在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評判方法。 4.根據(jù)汽車發(fā)動機(jī)的類型、組成結(jié)構(gòu)、功能原理及維修專家的實際經(jīng)驗，用計算機(jī)故障模擬建立故障診斷樹。由診斷樹提煉出訓(xùn)練樣本，提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)后生成的權(quán)值和閾值組成了知識庫的一部分。期間專家系統(tǒng)可以借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自學(xué)習(xí)，擴(kuò)充知識庫，提高診斷準(zhǔn)