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多传感器的信息融合在车载故障诊断中的应用研究
| 论文题名： | 多传感器的信息融合在车载故障诊断中的应用研究 |
| 关键词： | 车载故障诊断系统;多传感器信息;信息融合;模糊神经网络 |
| 摘要： | 本文为了更好地利用运行状态信息对车辆关键部位进行实时监测和报警，基于多传感器信息融合技术下对车辆运行状况监测系统进行了如下的研究工作： 1.实用性地分析、归纳、总结了人工神经网络，模糊系统理论以及模糊神经网络信息融合的系统理论和方法。 2.构造了基于模糊神经网络的故障诊断系统，使之兼有模糊神经网络与信息融合的优点，具有单一神经网络无法比拟的优势，其不足之处又可以通过模糊理论的引入得以弥补。使用模糊推理系统处理系统输入可以大大减少神经网络带来的系统复杂度。 3.分析了模糊评判的方法，并将模糊评判方法与模糊神经网络相结合，提出了一种将综合评判的权重和评判矩阵的确定统一在模糊神经网络的评判方法。 4.根据汽车发动机的类型、组成结构、功能原理及维修专家的实际经验，用计算机故障模拟建立故障诊断树。由诊断树提炼出训练样本，提供给神经网络学习，学习后生成的权值和阈值组成了知识库的一部分。期间专家系统可以借助于神经网络进行自学习，扩充知识库，提高诊断准确性。对目前应用最广泛最有成效的BP网络及其在sigmoid激发函数下的算法步骤，程序设计作了详细说明，并对基于BP神经网络的模糊故障诊断作了探讨。 |
| 作者： | 吴兴伟 |
| 专业： | 通信与信息系统 |
| 导师： | 李方敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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