汽車天窗是一個(gè)較為復(fù)雜的汽車外飾系統(tǒng),它由框架組,機(jī)械組、馬達(dá)組、玻璃組和遮陽簾構(gòu)成。如今,汽車天窗逐漸成為汽車的標(biāo)準(zhǔn)配置,汽車外飾的美觀性以及功能性逐漸被人們重視,但是發(fā)生于汽車外殼的異常超過一半都是來源于汽車天窗,尤其是異響問題一直影響汽車使用者的駕駛體驗(yàn),因此在汽車天窗不拆解的情況下,對(duì)所發(fā)生的故障做出及時(shí)準(zhǔn)確的判斷,判明故障部位、找出故障原因、提出故障解決辦法,減少汽車天窗修理的盲目性就顯得尤為重要了。在汽車天窗的故障診斷過程中,由于天窗結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、檢測(cè)系統(tǒng)的局限性和信息表達(dá)的不精確性,特別是對(duì)于汽車天窗此類復(fù)雜的診斷對(duì)象,其內(nèi)部和部件之間可能存在著多種復(fù)雜形式的多源故障和相關(guān)故障,而故障現(xiàn)象與故障原因之間的因果關(guān)系并不一定確定,但它具有很強(qiáng)的不確定性和隨機(jī)性,很難確定故障的真正原因。因此,傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)越來越難以滿足人們對(duì)復(fù)雜設(shè)備診斷的可靠性要求,這就要求我們探索一種有較強(qiáng)分析能力和解決不確定性問題的診斷方法,基于貝葉斯方法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在分析、解決不確定性因素上具有許多優(yōu)點(diǎn)。汽車天窗生產(chǎn)過程中的質(zhì)量控制對(duì)于提高成品率,降低成本具有重要意義,在汽車天窗制造行業(yè)中,由于人、機(jī)...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２故障診斷方法分類??Ｆｉｇ．?１．２?Ｓｏｒｔ?ｏｆ?ｆａｕｌｔ?ｄｉａｇｎｏｓｉｓ?ｍｅｔｈｏｄ??基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的異常診斷系統(tǒng)，它是模仿人類大腦神經(jīng)元的一種算法，由??．

第４頁?華東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文??古備診斷??基書言敵理￣｜?丨基于解析模型｜軒ＡＸ智能算??ｉ並概相?狀等萁?Ｉ?模蒙２??５?率關(guān)?態(tài)價(jià)?Ｓ?神糊盂喆??Ｓ?密分?彳古空?Ｉ?經(jīng)數(shù)Ｉ?Ｓ??Ｓ?ＩＩ?ｇ?１?Ｉ?環(huán)?｜?Ｉ?Ｉ??Ｕ?ｕ?□?□?ｕ?＾?方法?Ｉ?Ｉ??／２....

圖１．３?—個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??Ｆｉｇ．?１．３?Ａ?ｓｉｍｐｌｅ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ??

第４頁?華東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文??古備診斷??基書言敵理￣｜?丨基于解析模型｜軒ＡＸ智能算??ｉ並概相?狀等萁?Ｉ?模蒙２??５?率關(guān)?態(tài)價(jià)?Ｓ?神糊盂喆??Ｓ?密分?彳古空?Ｉ?經(jīng)數(shù)Ｉ?Ｓ??Ｓ?ＩＩ?ｇ?１?Ｉ?環(huán)?｜?Ｉ?Ｉ??Ｕ?ｕ?□?□?ｕ?＾?方法?Ｉ?Ｉ??／２....

圖１．５?—個(gè)簡單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)??Ｆｉｇ．?１．５?Ａ?ｓｉｍｐｌｅ?Ｂａｙｅｓｉａｎ?ｎｅｔｗｏｒｋ??

華東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?第５頁??問題中有得到應(yīng)用。??ｙ?／??ｕ?廣＇??，Ａ．??，ｚ?。??／?＾??—?？?Ｘ??７??圖１．４支持向量機(jī)的線性分離圖??Ｆｉｇ．?１．４?Ｌｉｎｅａｒ?ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｓｕｐｐｏｒｔ?ｖｅｃｔｏｒ?ｍａｃｈ....

圖２．１貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖??Ｆｉｇ．?２．１?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?Ｂａｙｅｓｉａｎ?ｎｅｔｗｏｒｋ??

與參數(shù)學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)一般的推理模式。??２．１貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論??２．１．１基本定義與定理??貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成要素主要分為有向無環(huán)圖Ｇ和條件概率集Ｐ兩部分，如圖??２－１所示為一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖，即有向無環(huán)圖；條件概率集是網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)??節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的條件概率ＰｆＸ?ｌＡ）....

本文編號(hào)：4052698