| 神经网络与D-S证据理论分层融合的柴油机综合故障诊断方法研究 |
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| 引用本文： | 杨广,吴晓平.神经网络与D-S证据理论分层融合的柴油机综合故障诊断方法研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2011,35(3). |
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| 作者姓名： | 杨广 吴晓平 |
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| 作者单位： | 1. 海军91918部队,北京,102300
2. 海军工程大学信息安全系,武汉,430033 |
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| 基金项目： | 国家863计划项目，国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对柴油机传统故障诊断方法处理数据量大、故障类型复杂多变的问题时存在诊断准确率不高的现状,利用数据融合原理,将神经网络和证据理论进行有机的结合,提出了神经网络和证据理论分层融合的柴油机故障综合诊断方法.该方法通过并行神经网络的结构提高局部诊断网络的诊断能力,并给出了基本可信度分配的客观化方法,充分利用各种故障的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率.诊断实例表明,该方法能显著提高柴油机故障诊断系统的效率.
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| 关 键 词： | 柴油机 故障诊断 信息融合 神经网络 D-S证据理论 |
Diesel Engine Synthesized Fault Diagnosis Technique Based on Hierarchically Fusing Neural Network and D-S Evidence Theory |
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| Yang Guang,Wu Xiaoping.Diesel Engine Synthesized Fault Diagnosis Technique Based on Hierarchically Fusing Neural Network and D-S Evidence Theory[J].journal of wuhan university of technology(transportation science&engineering),2011,35(3). |
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| Authors: | Yang Guang Wu Xiaoping |
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