摘要
本发明提供了一种基于通专协同决策的车辆故障诊断方法及设备,所述方法包括:构建专用领域知识数据集;构建指令控制数据集;构建故障诊断数据集;构建专业领域知识问答数据集;构建意图识别数据集;获取训练好的生成式人工智能模型的模型准确度;获取训练好的N个悬挂系统故障诊断模型、N个轴承故障诊断模型和N个电源系统故障诊断模型各自的模型准确度;输出第一悬挂系统故障、第一轴承故障与第一电源系统故障的概率;得到故障敏感特征;输出N个第二悬挂系统故障、N个第二轴承故障、N个第二电源系统故障的概率;得到融合后的悬挂系统故障、轴承故障与电源系统故障的概率。本发明解决了车辆在考虑车辆整体架构下多种故障诊断模型的统筹问题。
技术关键词
电源系统故障
轴承故障诊断
车辆故障诊断方法
自然语言文本
意图识别
数据
专用模型
人工智能模型训练
卡尔曼滤波方法
专业
故障诊断模型
指令
观测噪声
模式
估计误差
决策
传感器
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语句
意图识别方法
意图分类模型
标签文本
非暂态计算机可读存储介质
意图类别
多智能体协作
医疗问答方法
管理意图
医疗问答系统