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本文提出了一种基于贝叶斯网络的故障检测与诊断方法,可以在诊断信息不完整、不确定的情况下对家用空调器进行较为准确的故障检测与诊断.该贝叶斯网络融合了领域专家的知识经验以及历史研究成果,引入14种征兆信息及5种附加信息,经过模拟案例分析,该方法能够成功诊断家用空调器的10种典型故障.
基于贝叶斯网络的家用空调器故障检测与诊断方法
【摘 要】
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本文提出了一种基于贝叶斯网络的故障检测与诊断方法,可以在诊断信息不完整、不确定的情况下对家用空调器进行较为准确的故障检测与诊断.该贝叶斯网络融合了领域专家的知识经
【机 构】
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浙江大学制冷与低温研究所浙江省制冷与低温技术重点实验室
【出 处】
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2017年全国空调学术年会
【发表日期】
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2017年11期
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