【摘 要】
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针对汽车ABS(anti-lock brake system)故障分类边界的模糊性和故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题,对模糊逻辑和改进的BP(back propagation)神经网络故障诊断方法进行
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针对汽车ABS(anti-lock brake system)故障分类边界的模糊性和故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题,对模糊逻辑和改进的BP(back propagation)神经网络故障诊断方法进行研究。根据这两种方法各自的优缺点,采用串联方法将二者相结合,实现ABS故障诊断系统对不精确或不确定等模糊信息的处理,克服传统神经网络不能很好地处理边界分类模糊数据及故障误诊问题,同时使得基于规则的结构型知识能够得到学习和调整。利用Matlab进行软件仿真,仿真结果表明该方法可以给出较高精度的诊断结果。
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