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基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型
被引量：
8
1
作者
张保山
张琳
+2 位作者
张搏
鲁娜
魏圣军
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期489-496,共8页
针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过...
针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。
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关键词
双标签模糊神经网络
故障
预测
装备健康状态
故障风险标尺
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职称材料
题名
基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型
被引量：
8
1
作者
张保山
张琳
张搏
鲁娜
魏圣军
机构
空军工程大学防空反导学院
中国人民解放军
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期489-496,共8页
基金
中国博士后科学基金(2017M623417)资助课题
文摘
针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。
关键词
双标签模糊神经网络
故障
预测
装备健康状态
故障风险标尺
Keywords
double label fuzzy neural network
failure prediction
equipment health
failure risk scale(FRS)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型
张保山
张琳
张搏
鲁娜
魏圣军
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
8
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