作者:刘倩倩,王红霞,尹明 单位:中国计算机自动测量与控制技术协会 出版:《计算机测量与控制》2014年第11期 页数:3页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJZCK2014110010 DOC编号:DOCJZCK2014110019 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 针对故障预测与健康管理(PHM)的复杂性,对融合技术进行了深入的分析和研究,提出了一种基于神经网络的特征融合方法,融合结果最大限度的给出决策分析所需要的特征信息,提高了故障诊断的可靠性;在预测方法上,提出了一种基于故障预兆监控与推理和失效物理(PoF)模型方法相融合的预测方法,充分利用了每种预测方法的优势,故障预兆监控与推理的方法能够提供故障诊断功能,而失效物理(PoF)模型的方法则有助于确定故障根源,融合预测方法能更加及时准确的预测故障;融合技术丰富了PHM的理论体系,提高了其实用价值。

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