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题名发动机故障冷测试的贝叶斯诊断网络
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作者
卜宇君
金隼
梅杰
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机构
上海交通大学上海市数字化汽车车身工程重点实验室
上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心
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出处
《机械设计与研究》
CSCD
北大核心
2013年第3期80-84,共5页
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基金
国家自然科学基金委员会创新研究群体科学基金资助项目(51121063)
教育部高等学校学科创新引智计划资助项目(B06012)
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文摘
为提高故障诊断中不确定信息的处理能力和推理质量,将贝叶斯网络技术引入发动机故障诊断领域。充分考虑发动机故障产生的机理,提出一种适用性较强的三层贝叶斯网络结构,增加了诊断信息来源,符合专家的诊断思路。诊断实例验证了其良好的故障源识别效果。
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关键词
不确定信息
推理
贝叶斯网络
故障诊断
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Keywords
uncertain information
reasoning
bayesian network
failure diagnosis
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分类号
U263
[机械工程—车辆工程]
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题名基于SVDD的发动机冷试多参数控制限设计
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作者
杨嘉
卜宇君
金隼
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机构
上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心
上海交通大学上海市数字化汽车车身工程重点实验室
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出处
《机械设计与研究》
CSCD
北大核心
2013年第3期88-91,100,共5页
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基金
国家自然科学基金委员会创新研究群体科学基金资助项目(51121063)
教育部高等学校学科创新引智计划资助项目(B06012)
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文摘
为了提高发动机冷试检测的准确率,将支持向量数据描述应用于正常域设计。基于尾部关联性选择关联参数,针对数据的特点改进了SVDD参数优化方法,实现了SVDD边界形成算法,提出增量学习策略应对学习过程样本量巨大的问题。实例测试结果表明新型正常域降低了漏报率,并指出误报率将随着样本的引入降低并趋于稳定。
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关键词
支持向量数据描述
尾部关联性
增量学习
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Keywords
support vector data description
tail relevance
incremental learning
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分类号
U263
[机械工程—车辆工程]
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