论文摘要
为解决复杂装备故障诊断中的知识获取和决策制定问题,提出一种数据驱动的故障诊断方法。利用模糊贝叶斯风险模型以风险最小化原则挖掘数据中有价值知识,得到相对最优属性子集,其中生成的概率分布用于T-S（Takagi-Sugeno）模糊规则提取,以分段线性化思想逼近复杂的数据知识。在数值实验中,以C-MAPSS（Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation）发动机数据为研究对象,验证本文方法的有效性,结果表明本文方法适用于复杂装备的故障诊断。与其他知识获取方法对比表明,本文方法可得到更高的诊断准确率。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 路涛,梁智超,索明亮
关键词: 故障诊断,数据驱动,模糊贝叶斯风险,模糊,航空发动机
来源: 测控技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 武器工业与军事技术
单位: 空军装备部外场保障局,北京航空航天大学可靠性与系统工程学院,可靠性与环境工程技术重点实验室
分类号: E91
DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.05.002
页码: 7-12
总页数: 6
文件大小: 688K
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