动态因果图用于汽油发动机故障智能诊断的理论及方法研究

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动态因果图用于汽油发动机故障智能诊断的理论及方法研究

     论文目录

中文摘要第1-5页

英文摘要第5-9页

第1章 绪论第9-15页

 1．1 本课题的提出及研究意义第9-14页

  1．1．1 信度网的缺点第10-13页

  1．1．2 因果网的优点及发展状况第13-14页

 1．2 论文的章节安排第14-15页

第2章 故障诊断的基本理论第15-22页

 2．1 引言第15页

 2．2 故障第15-16页

 2．3 人工智能与专家系统简述第16-17页

 2．4 常用的故障诊断理论及存在的问题第17-20页

  2．4．1 基于规则的专家系统第17-18页

  2．4．2 模糊逻辑第18-19页

  2．4．3 神经元网络第19-20页

 2．5 基于概率的非精确推理在的问题第20-21页

 2．6 本章小节第21-22页

第3章 动态因果图推理模型第22-48页

 3．1 引言第22页

 3．2 因果图的知识表达第22-30页

  3．2．1 因果图第22-24页

  3．2．2 因果图同信度网在知识表达方式上的差异第24页

  3．2．3 因果树第24-25页

  3．2．4 单值因果图的常规推理算法第25-30页

 3．3 多值因果图的推理算法第30-42页

  3．3．1 多值因果图存在的困难第30-34页

  3．3．2 多值因果图的一种推理算法第34-42页

 3．4 多值因果图的一种模糊推理算法第42-47页

  3．4．1 多值因果图的模糊扩展定义第42-46页

  3．4．2 在证据E下，感兴趣变量H的读数变量某取值的后验概率计算第46-47页

 3．5 本章小节第47-48页

第4章 动态因果图中的一些难点及其解决方法第48-54页

 4．1 引言第48页

 4．2 单值因果图推理中的运算量问题第48页

 4．3 多值因果图中的模糊处理问题第48-49页

 4．4 可能性因果传播图中的专家知识获取问题第49-50页

 4．5 动态问题第50-52页

 4．6 连续过程系统中的初因事件和非初因事件的不同含义和多重事件的推理问题第52页

 4．7 虚假信号和不完美知识库的问题第52-53页

 4．8 本章小节第53-54页

第5章 动态因果图用于汽车发动机故障诊断的实例第54-69页

 5．1 引言第54页

 5．2 汽车发动机故障诊断的知识策略和求解策略第54-55页

 5．3 系统结构第55-59页

  5．3．1 系统的整体设计第56-57页

  5．3．2 推理机的系统结构第57-58页

  5．3．3 知识库的建立第58-59页

 5．4 汽油发动机的故障知识表达第59-64页

 5．5 建模的具体步骤第64-66页

 5．6 推理过程第66-67页

 5．7 本章小节第67-69页

第6章 总结第69-70页

致谢第70-71页

参考文献第71-72页

论文编号BS879150，这篇论文共72页
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