【摘 要】
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柴油机燃油系统多故障的强关联耦合给其诊断过程带来严重的不确定性,同时导致建立诊断模型也往往依赖大量的先验知识,多故障的解耦与诊断已成为柴油机燃油系统故障诊断研究中的一大技术难题.针对该问题,提出一种基于简化模型结构和定量参数的贝叶斯网络诊断方法.在模型结构方面,利用粗糙集理论中的属性约简方法评估故障信息的等价关系,去除冗余故障特征,简化贝叶斯网络诊断模型的拓扑结构;在定量参数方面,采用因果机制独立
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51305089）； 黑龙江省自然科学基金项目（E2016018）；
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柴油机燃油系统多故障的强关联耦合给其诊断过程带来严重的不确定性,同时导致建立诊断模型也往往依赖大量的先验知识,多故障的解耦与诊断已成为柴油机燃油系统故障诊断研究中的一大技术难题.针对该问题,提出一种基于简化模型结构和定量参数的贝叶斯网络诊断方法.在模型结构方面,利用粗糙集理论中的属性约简方法评估故障信息的等价关系,去除冗余故障特征,简化贝叶斯网络诊断模型的拓扑结构;在定量参数方面,采用因果机制独立模型分析故障事件的因果关联强度,将多故障对同种征兆的耦合影响解耦为单故障下的因果机制,模型所需的条件概率数量减化为故障数的线性形式.应用该诊断方法,燃油系统贝叶斯网络诊断模型所需的先验知识大幅减少,显著降低了该模型建立和应用的复杂程度.
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