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基于数据关联性分析的飞轮异常检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航天器早期故障在闭环系统下难以被检测、数学模型难以精确建立的问题,提出了一种基于数据关联性分析的归纳式系统异常监测(IMS)方法。该方法采用无监督学习的聚类算法,利用具有关联性的参数构建数据向量,通过聚类分析自动建立健康数据向量的族类阈值区间。关联关系的破坏将引起部分参数超出族类阈值区间,使系统的异常程度存在模糊性与随机性。引入云模型评价指标,将闭环系统异常程度的不确定性通过熵与超熵定量表示,从而更加准确地判断闭环系统的异常程度。仿真结果表明:该方法能够建立卫星飞轮闭环系统的族类知识库,并可以根据云模型提供的定性知识有效判断系统的异常程度。 相似文献
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考虑了一类需求不确定闭环物流系统的运作过程。该系统由多个供应商、多个制造商、多个分销商和多个顾客组成,并且顾客的需求是不确定的。基于早期的研究结果,考虑正向物流和逆向物流的集成运作,采用模糊集描述需求的不确定性,建立了该系统的模糊规划模型并进行了仿真。仿真结果表明,虽然需求的波动会使系统的总成本较需求确定时的值有不同程度的增加,但决策者仍可以根据顾客需求的不确定性程度做出最佳决策方案。 相似文献
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为提高制造过程信息集成水平、解决检测互操作问题,本文阐述了利用"高低分层规划"思路定义检测过程。通过对CATIA平台进行二次开发,实现了面向闭环制造的分层检测规划原形系统,并以实例验证了系统的可行性。 相似文献
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首先根据飞行轨迹稳定性的数学模型,得出了飞机在闭环条件下扰动过程速度的变化规律及飞行轨迹稳定性的应用条件,并且结合不同类型的飞机进行了对比分析。然后以推力曲线为基础分析了不同类型飞机的临速度范围,并根据飞机级曲线对飞行轨迹稳定性界状态与有利速度的关系进行了分析。 相似文献