文档介绍：沈阳航空工业学院
硕士学位论文
汽车发动机故障诊断中不确定性问题的贝叶斯网络解法研究
姓名:高丽
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:田丰;张晓丹
20090307
摘要汽车发动机是一个复杂的动力系统,其设备之间的复杂性导致汽车发动机故障诊断的复杂性和不确定性。由于这种不确定性的存在,使得难于建立一个定性的模型用于汽车发动机故障诊断。故障诊断技术发展至今,不确定性问题的解决成为目前研究的首要问题。贝叶斯网络作为目前最有效的解决不确定性问题和表达不确定性知识的推理模型,已经成为故障诊断领域的研究热点。本文针对汽车发动机故障诊断中存在的不确定性问题,对故障诊断的方法比较、故障模式和原因分析、贝叶斯网络建模及故障诊断推理等问题做了研究,具体工作表现在以下几个方面:分析了各种故障诊断技术和多种解决不确定性问题的方法,通过比较,从理论上确定了贝叶斯网络在故障诊断领域的优势。研究了贝叶斯网络理论,包括贝叶斯网络的特征、贝叶斯网络结构学习和参数学习、贝叶斯网络推理。在对汽车发动机故障模式和原因分析的基础上,建立了基于贝叶斯网络的故障诊断模型,并对模型的网络结构构建、知识表达进行了深入研究。文章针对贝叶斯网络结构学习复杂性高的缺点,提出基于分簇理论的贝叶斯网络结构优化算法。该算法在原始网络模型结构的基础上进行优化搜索,结合先验知识,旨在寻找最优的网络拓扑结构。文章论述了该算法的原理,基于该算法的诊断推理,并且从网络信息误差和算法复杂度等方面分析了该算法的性能。通过比较,说明改进的贝叶斯网络故障诊断算法在性能上有很大提高。论文建立了基于贝叶斯网络的汽车发动机故障诊断系统,并用语言实现了整个系统,包括网络建模,结构学习,诊断推理,决策维修等。通过试验和比较,表明此方法能有效地降低推理复杂度,提高诊断正确率,从而验证该故障诊断模型及算法能有效地解决汽车发动机故障诊断中的不确定性问题。关键词:不确定性问题;贝叶斯网络;发动机故障诊断;簇理论沈阳航空工业学院硕士学位论文
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,广泛应用于工程机械、舰船、铁路机车、汽车和发电机组中,在工农业生产和军事装备中发挥着非常重要的作用,其运行状态好坏将直接影响到整个动力系统的安全性和可靠性。汽车发动机是由成千上万个零部件组成的复杂系统,在使用中受到机械、电、物理、化学等各种外力的作用,受到自然环境、物理等多种因素的影响,还受到驾驶员、维修人员等人为因素的制约,因此发动机出现故障是在所难免的,并且发动机故障形式也是多种多样的。故障诊断技术是在世纪年代初期,为发展高性能飞机和保证航空航天系统的可靠性与安全性而发展起来的,以后逐步推广到其他动力设备中。年代以来,尤其是近十几年,随着计算机科学技术、数字信号处理、模式识别、人工神经网络和人工智能技术的迅猛发展,使得无损检测、超声波测量、振动分析技术、油液分析技术及其设备得到了极大发展。故障诊断技术以复杂系统和设备为研究对象,以高新技术为依托,广泛涉及各种工程技术系统设备及领域,已经形成一门既有理论又有方法,且工程应用性很强的跨学科、综合性的应用技术。文献赋觯τ霉收险锒霞际鹾螅鹿史⑸可降低%,维修与保障费用可减少%。%。对于汽车发动机故障诊断,由于诊断对象的复杂性、测试手段的局限性、知识的不精确性,使得在故障诊断过程中往往不确定性问题占据多数,因而,常规故障诊断技术越来越难以满足人们对大型复杂系统提出的可靠性要求,这就要求我们寻找一种适合用于表达和分析不确定性事物的故障诊断方法。以贝叶斯方法为理论基础的贝叶斯网络在解决不确定性问题时具有很多优势,吸引着大批研究人员对其进行故障诊断应用研究。在众多的数据挖掘模型中,贝叶斯网络结合图论和概率理论方便的知识,表达随机变量之间复杂的不确定性关系,并提供了一种自然的表示因果关联的方法,可以用于发现数据间的潜在关系。沈阳航空工业学院硕士学位论文
,广泛应用于工程机械、舰船、铁路机车、汽车和发电机组中,在工农业生产和军事装备中发挥着非常重要的作用,其运行状态好坏将直接影响到整个动力系统的安全性和可靠性。汽车发动机是由成千上万个零部件组成的复杂系统,在使用中受到机械、电、物理、化学等各种外力的作用,受到自然环境、物理等多种因素的影响,还受到驾驶员、维修人员等人为因素的制约,因此发动机出现故障是在所难免的,并且发动机故障形式也是多种多样的。故障诊断技术是在世纪年代初期,为发展高性能飞机和保证航空航天系统的可靠性与安全性而发展起来的,以后逐步推广到其他动