基于符号有向图的汽车涡轮增压系统故障诊断

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基于符号有向图SDG(Signed Directed Graph)的传统故障诊断方法融入了定量推理的方法,提高了诊断精度,然而对不可测节点的处理大多采取等效删除以及假设状态信息扩展有效节点的方法,容易引起信息丢失和诊断效率低下的问题。结合汽车涡轮增压系统诊断实例,针对含有不可测节点的故障传播路径,提出引入模糊聚类的方法,由经验知识建立故障原因及其征兆的隶属度矩阵,结合最大隶属原则、阈值原则进行故障推理,得出有效的诊断方法。
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