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91.
工程实际中,维修活动开展前往往存在一定时长的准备期,且由于环境时变性、系统长期运行后的劣化累积等因素导致部件状态性能水平存在不确定性,使得系统可靠性建模较为困难。对此,运用模糊数表征系统部件的失效转移率、修复转移率及修理工维修准备率的同时,以Power Law规则刻画部件间的故障相关关系,认为部件承担载荷超过某阈值时才会引发故障相关现象,并考虑了修理工数量与故障件数量之间关系对系统可靠性的影响,研究了载荷动态分配条件下带维修准备期的多修理工n中取k模糊多状态系统模型,建立了状态转移微分方程组,提出用逆向逐层分析的思路建立系统稳态概率系数的递推关系,应用α水平截集及Zadeh扩张原理确定了模糊状态概率的截集区间,得到了系统模糊稳态指标,最后通过算例给出了修理工数量及部件参数模糊程度对系统稳态指标的影响,验证了模型的适用性。 相似文献
92.
提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值. 相似文献
针对模糊自适应共振理论(ART)应用于智能决策时存在的问题,提出了约束边长的模糊ART算法.将有边长约束的模糊ART与Q学习结合,构建了约束边长FART-Q(Fuzzy ART-Q learning)智能决策网络.传统的模糊ART只根据输入向量与权值向量的模糊相似度进行分类,在用于智能决策中的状态分类时,不能考虑状态变量的物理含义,存在分类不合理的问题.针对这一问题,提出了对模糊ART的共振条件加入边长约束的改进算法,使得分类时可根据状态变量的物理含义确定分类的边长约束,同时能够减少分类数量.雷区导航仿真实验表明,约束边长FART-Q能快速做出合理决策.改进的模糊ART算法能够使分类更为合理,既能提高决策的成功率,又可以减小决策的运算时间. 相似文献