基于危险理论-云决策的发动机状态检测技术研究
A Study on Engine State Detection Technology Based on Danger Theory and Cloud Decision Making作者机构：杭州电子科技大学机械工程学院杭州310018
出 版 物：《汽车工程》 (Automotive Engineering)
年 卷 期：2014年第36卷第11期
页 面：1339-1344页
核心收录：
学科分类：080703[工学-动力机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理]
基 金：国家自然科学基金(51105124) 浙江省重点科技创新团队项目(2011R50008) 浙江省自然科学基金(Y1090199)资助
摘 要：针对发动机故障诊断中的诊断精度差和诊断算法自适应性差的问题,提出了一种基于危险理论-云决策的发动机状态检测算法。根据免疫系统的危险理论建立了危险识别模型,给出了危险信号和安全信号的定义。基于云模型构建了云决策模型。通过融合危险识别模型和云决策模型,构建了适用于复杂机械系统的状态诊断策略。在汽车发动机状态检测试验台上,对发动机状态检测算法进行了试验验证,结果表明该算法的诊断准确率达到97.5%以上。
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