| 基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型 |
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| 引用本文： | 张保山,张琳,张搏,鲁娜,魏圣军.基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型[J].系统工程与电子技术,2020,42(2):489-496. |
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| 作者姓名： | 张保山 张琳 张搏 鲁娜 魏圣军 |
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| 作者单位： | 1. 空军工程大学防空反导学院, 陕西 西安 7100512. 中国人民解放军93142部队, 四川 成都 610041 |
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| 基金项目： | 中国博士后科学基金(2017M623417) |
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| 摘 要： | 针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。
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| 关 键 词： | 双标签模糊神经网络 故障预测 装备健康状态 故障风险标尺 |
| 收稿时间： | 2019-05-16 |
Equipment health classification model based on failure risk scale |
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| Baoshan ZHANG,Lin ZHANG,Bo ZHANG,Na LU,Shengjun WEI.Equipment health classification model based on failure risk scale[J].System Engineering and Electronics,2020,42(2):489-496. |
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| Authors: | Baoshan ZHANG Lin ZHANG Bo ZHANG Na LU Shengjun WEI |
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| Institution: | 1. Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University, Xi'an 710051, China2. Unit 93142 of the PLA, Chengdu 610041, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | double label fuzzy neural network failure prediction equipment health failure risk scale (FRS) |
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