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：首先從監測數據中發現問題，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。基于每個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。將上述關系作為規則存放在知識庫中，當發現這些參數偏低后，推理機利用知識庫中的規則進行推理，即可在執行元件發生故障前預報故障。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監測，不需要增加系統硬件，通過融合多傳感器輸出實時狀態信息，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測和診斷。為了擴大故障監測范圍，汽車系統應在汽車系統設計開發時加以考慮，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測和故障診斷。