多傳感器信息融合技術(shù)在車(chē)載自診斷系統的研究

基于智能診斷系統的一個(gè)假設將這些數據存儲在知識庫中。工作過(guò)程是：首先從監測數據中發(fā)現問(wèn)題，傳感器反映的信息是流量、壓力、位移和溫度等，參數偏離正常范圍后，將這些數據根據故障幾率的大小，送推理機進(jìn)行融合判定?；诿總€(gè)傳感器觀(guān)測結果的決策ui構成全局決策u，且：

用P(H0)=P0，P(H1)=P1分別表示如果H0為真(正常)和如果H1為真(故障)的先驗概率，yi(1≤i≤n)表示第i個(gè)傳感器的探測結果，ui(1≤i≤n)表示第i個(gè)傳感器基于yi的決策，且：

令P(Hi|u)表示在給定全局決策u的前提下，Hi為真的概率，應判定2個(gè)概率中較大者所對應的假設為正確的假設。于是，若：

則根據上述判決規則將選擇H0，否則將選擇H1。
上述規則可表示為：

對比式(7)和式(9)可以看出，Bayes準則下的判決規則與最大后驗概率的判決規則相同。將上述關(guān)系作為規則存放在知識庫中，當發(fā)現這些參數偏低后，推理機利用知識庫中的規則進(jìn)行推理，即可在執行元件發(fā)生故障前預報故障。在實(shí)際中，故障的表現往往是錯綜復雜的，這就要求有中間假定，反復推理。Bayes推理法則對每個(gè)假設推理運算為250次，所以診斷系統的關(guān)鍵技術(shù)是建立具有專(zhuān)家智能的知識庫，使推理計算機能進(jìn)行有效的推理分析。同時(shí)，要求推理計算機具有高速處理的能力，才能實(shí)現故障的預報和快速診斷功能。

4 結論
多傳感器信息融合技術(shù)在汽車(chē)系統的運用，充分利用了汽車(chē)電子系統本身安裝多種傳感器對汽車(chē)系統進(jìn)行動(dòng)態(tài)監測，不需要增加系統硬件，通過(guò)融合多傳感器輸出實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，對系統運行狀況進(jìn)行綜合判斷，可以對汽車(chē)系統大部分故障實(shí)現在線(xiàn)診斷，當任何單個(gè)傳感器出錯時(shí)，不會(huì )影響汽車(chē)系統最終的診斷結果，使系統的故障診斷可靠性大大提高。汽車(chē)安檢系統的故障診斷不但可以提高整個(gè)系統運行的可靠性，還可以提高系統的維修效率，對汽車(chē)系統的完善和發(fā)展有著(zhù)重要意義，是保證汽車(chē)系統安全運行的一個(gè)重要內容。當然，由于受到目前汽車(chē)硬件條件(如機體空間有限、增加傳感器困難)的限制，汽車(chē)系統監測還不能覆蓋所有可能故障，對傳感器不能感知到的信號還不能進(jìn)行準確的故障在線(xiàn)監測和診斷。為了擴大故障監測范圍，汽車(chē)系統應在汽車(chē)系統設計開(kāi)發(fā)時(shí)加以考慮，在汽車(chē)關(guān)鍵部位適當增加傳感器，以保證汽車(chē)安檢系統可以對汽車(chē)系統進(jìn)行全方位的監測和故障診斷。