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针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性,结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论,提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理,通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取,生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集,利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成,得到评估结果。通过实例计算,验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。 相似文献
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准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络(DBN)算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。 相似文献
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液体火箭发动机可靠性要求高、试验费用昂贵,有必要对可靠性增长试验进行综合规划,以减少试验费用、缩短研制周期和降低风险。根据液体火箭发动机的特点,提出双参数的:Bayes可靠性增长模型,综合利用产品研制过程中全程试验信息,动态评定可靠性水平。在客观评价其可靠性水平的基础上,采用MTGP(Modified Tracking,Growth and Prediction)模型跟踪增长过程,对液体火箭发动机的可靠性增长试验进行综合规划。研究表明:这种方法能在小样本下,科学、合理地评定液体火箭发动机的可靠性水平和指导可靠性增长规划,在工程中有广泛的应用前景。 相似文献
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