【摘 要】
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针对电动汽车电池系统的故障采用基于神经网络的改进D-s证据理论组合规则完成诊断过程。为了避免单一途径的诊断可能造成故障漏检误检的状况，决策层采用D—s证据理论组合规则
【机 构】
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上海电力学院自动化工程学院,上海发电过程智能管控工程技术研究中心,同济大学电子与信息工程学院
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针对电动汽车电池系统的故障采用基于神经网络的改进D-s证据理论组合规则完成诊断过程。为了避免单一途径的诊断可能造成故障漏检误检的状况，决策层采用D—s证据理论组合规则来确定基于BP网络和RBF网络两种故障诊断算法结果。然而为了克服D．S证据理论处理高度冲突证据的缺陷，本文提出了一种基于神经网络改进的D-S证据理论组合规则。首先，采用神经网络对电池故障进行初步诊断，结合网络诊断准确率来分配不确定信息并构造证据体，又引入了证据间的支持矩阵来确定新的加权证据体。然后，把各个焦元的信任度融入D—S证据理论组合规则
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