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摘要:
航空装备在飞机中数量较多,不同设备下的故障检测过程中,进行航空装备故障决策时,决策过程需要依赖较多的动态多源故障信息数据,但在发生故障时,不同装备的故障特征数据起伏不同,差异较大.传统贝叶斯网络的设备故障检测模型,多是在已知某一个或多个部件稳定状态下完成,一旦信息起伏较大,则故障决策过程会陷入反复验证的弊端,无法达到最佳的故障检测效果.提出一种基于UML建模的航空装备故障检测决策模型,对航空装备故障特征分析的基础上,采用UML对航空装备故障检测决策过程进行建模,给出了模型的需求分析,构建模型的用例图、类图以及活动图,塑造了模型的静态模型和动态模型,UML模型通过基于免疫识别神经网络模型实现航空装备故障的检测,检测模型依据免疫识别原理塑造神经网络检测器,通过训练将航空装备的故障模式信息保存在分布的检测器中,通过检测器采集被检测装备异常模式特征,当检测器同特征样本匹配时激活检测器,按照检测器的激活状态发现设备故障,完成航空装备故障的检测.实验结果说明,所提方法对航空设备故障信号检测具有较高的灵敏度和分辨率.
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文献信息
篇名 航空装备故障检测决策建模仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 航空装备 故障检测 决策模型
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 航空航天领域仿真
研究方向 页码范围 79-82
页数 4页 分类号 TP211
字数 3721字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘江平 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院 10 10 3.0 3.0
2 马莉莉 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院 12 29 3.0 4.0
3 王冬青 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院 7 4 1.0 2.0
4 乌日更 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院 3 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
航空装备
故障检测
决策模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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43
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