多傳感器的信息融合在車載故障診斷中的應用研究.pdf

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

2、大大減少神經網絡帶來的系統(tǒng)復雜度。 3.分析了模糊評判的方法，并將模糊評判方法與模糊神經網絡相結合，提出了一種將綜合評判的權重和評判矩陣的確定統(tǒng)一在模糊神經網絡的評判方法。 4.根據汽車發(fā)動機的類型、組成結構、功能原理及維修專家的實際經驗，用計算機故障模擬建立故障診斷樹。由診斷樹提煉出訓練樣本，提供給神經網絡學習，學習后生成的權值和閾值組成了知識庫的一部分。期間專家系統(tǒng)可以借助于神經網絡進行自學習，擴充知識庫，提高診斷準