多傳感器信息融合技術在車載自診斷系統的研究

基于智能診斷系統的一個假設將這些數據存儲在知識庫中。工作過程是：首先從監(jiān)測數據中發(fā)現問題，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，送推理機進行融合判定?；诿總€傳感器觀測結果的決策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個傳感器的探測結果，ui(1≤i≤n)表示第i個傳感器基于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(guī)則將選擇H0，否則將選擇H1。
上述規(guī)則可表示為：

對比式(7)和式(9)可以看出，Bayes準則下的判決規(guī)則與最大后驗概率的判決規(guī)則相同。將上述關系作為規(guī)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(guī)則進行推理，即可在執(zhí)行元件發(fā)生故障前預報故障。在實際中，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推理法則對每個假設推理運算為250次，所以診斷系統的關鍵技術是建立具有專家智能的知識庫，使推理計算機能進行有效的推理分析。同時，要求推理計算機具有高速處理的能力，才能實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在汽車系統的運用，充分利用了汽車電子系統本身安裝多種傳感器對汽車系統進行動態(tài)監(jiān)測，不需要增加系統硬件，通過融合多傳感器輸出實時狀態(tài)信息，對系統運行狀況進行綜合判斷，可以對汽車系統大部分故障實現在線診斷，當任何單個傳感器出錯時，不會影響汽車系統最終的診斷結果，使系統的故障診斷可靠性大大提高。汽車安檢系統的故障診斷不但可以提高整個系統運行的可靠性，還可以提高系統的維修效率，對汽車系統的完善和發(fā)展有著重要意義，是保證汽車系統安全運行的一個重要內容。當然，由于受到目前汽車硬件條件(如機體空間有限、增加傳感器困難)的限制，汽車系統監(jiān)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行準確的故障在線監(jiān)測和診斷。為了擴大故障監(jiān)測范圍，汽車系統應在汽車系統設計開發(fā)時加以考慮，在汽車關鍵部位適當增加傳感器，以保證汽車安檢系統可以對汽車系統進行全方位的監(jiān)測和故障診斷。