【摘 要】
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鉴于传统机动车故障诊断过程的复杂性、低效率和对维修人员素质的高要求,设计了一种基于Petri网的机动车故障诊断专家系统。该系统融合了多渠道故障特征的信息库和专家诊断知
【机 构】
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安徽工业大学数理科学与工程学院,扬州大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51605424),教育部人文社会科学研究规划基金项目(17YJA630135),安徽省自然科学基金资助项目(1808085MG220)
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鉴于传统机动车故障诊断过程的复杂性、低效率和对维修人员素质的高要求,设计了一种基于Petri网的机动车故障诊断专家系统。该系统融合了多渠道故障特征的信息库和专家诊断知识库系统,在对机动车故障诊断过程中,系统先进行故障树分析(FTA),再利用Petri网的关联矩阵求出所有最小割集,并把它们作为诊断规则存入专家知识库;再结合最小割集重要度优先级来推理,实现机动车故障的快速定位并给出故障维修方案。最后用实例验证了该系统的实用性。
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