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航空發動機氣路系統健康狀態預測方法 版權信息
- ISBN：9787122428776
- 條形碼：9787122428776 ; 978-7-122-42877-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
航空發動機氣路系統健康狀態預測方法 本書特色
航空發動機氣路系統健康評估及預測具有重要的理論研究意義及工程應用價值。本書在置信規則庫理論框架下，利用氣路系統的多個性能參數作為輸入特征，融合專家知識，研究基于多特征的航空發動機氣路系統健康狀態預測方法，動態、全面反映航空發動機氣路系統健康狀態，提高復雜機電系統健康狀態評估的精度。建立了航空發動機氣路系統健康狀態和不同健康狀態等級之間的隸屬程度關系，解決了當航空發動機氣路系統處于臨界狀態時健康狀態等級的歸屬問題；建立融合多特征置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，解決健康狀態信息不完全問題；提出一種考慮監測誤差的多特征置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，解決環境噪聲干擾及傳感器退化等因素帶來的監測數據不可靠問題；提出一種基于并串行置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，解決單個置信規則庫模型復雜度高不能動態全面反映氣路系統的健康狀態、運行時間長的問題。本書可供人工智能、復雜系統建模、系統辨識等專業研究生作為教材使用，也可供從事航空發動機氣路系統故障預測、健康評估相關專業的工程技術人員閱讀參考。
航空發動機氣路系統健康狀態預測方法 內容簡介
航空發動機氣路系統健康狀態預測具有重要的理論研究意義及工程應用價值。本書在置信規則庫理論框架下，對航空發動機氣路系統健康狀態預測方法進行介紹。在此基礎上，融合航空發動機氣路系統健康狀態特征量及專家知識，建立了基于置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，利用隸屬度函數建立了不同健康狀態等級之間的隸屬度關系，解決了航空發動機氣路系統處于臨界狀態時健康狀態等級的歸屬問題； 建立了融合多特征的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，提高了航空發動機氣路系統健康狀態預測模型精度；建立了考慮監測誤差的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，降低了環境噪聲干擾及傳感器退化等因素帶來的監測數據不可靠性，提高了工程實際中系統健康狀態預測的準確性；提出了一種基于并串行置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，解決了單個置信規則庫模型復雜度高、不能動態全面反映氣路系統的健康狀態和運行時間長的問題。 本書可供從事復雜機電系統建模， 航空發動機氣路系統故障診斷、健康管理等相關方向研究的研究生及工程技術人員閱讀參考。
航空發動機氣路系統健康狀態預測方法 目錄
第1章 概述 001
1.1 航空發動機氣路系統健康狀態預測方法分析 003
1.1.1 航空發動機氣路系統健康狀態預測發展現狀 005
1.1.2 航空發動機氣路系統健康狀態預測研究存在的問題分析 008
1.2 本書的結構安排 008
第2章 置信規則庫專家系統及其推理方法 011
2.1 專家系統 012
2.2 置信規則庫的基本概念 014
2.3 置信規則庫的推理 016
2.4 置信規則庫專家系統模型優化 018
2.5 置信規則庫的應用與發展 021
2.6 本章小結 025
第3章 航空發動機氣路系統故障機理分析 027
3.1 概述 028
3.2 航空發動機氣路系統的工作機理分析 028
3.3 航空發動機氣路系統的故障機理分析 029
3.3.1 壓氣機部件故障機理分析 029
3.3.2 燃燒室部件故障機理分析 032
3.3.3 渦輪部件故障機理分析 034
3.4 本章小結 035
第4章 基于置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測 037
4.1 概述 038
4.2 問題描述 038
4.3 基于BRB-MF 的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型 040
4.3.1 航空發動機氣路系統健康狀態特征量選擇 041
4.3.2 基于BRB 的航空發動機氣路系統健康狀態概率預測 042
4.3.3 基于CMA-ES 優化算法的參數優化 043
4.4 航空發動機氣路系統健康狀態等級的確定 045
4.5 案例分析 049
4.5.1 數據的濾波處理 050
4.5.2 基于BRB 的航空發動機氣路系統健康狀態概率預測 051
4.6 對比分析 057
4.7 本章小結 059
第5章 基于多特征置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測 061
5.1 概述 062
5.2 航空發動機氣路系統健康狀態特征量分析 062
5.3 基于多特征置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測 065
5.3.1 問題描述 065
5.3.2 模型的建立 066
5.3.3 案例分析 069
5.4 本章小結 071
第6章 考慮監測誤差的航空發動機氣路系統健康狀態預測 073
6.1 概述 074
6.2 問題描述 074
6.3 考慮監測誤差的多特征置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型的建立 075
6.3.1 基于傳感器退化和環境特性的監測誤差的計算方法 075
6.3.2 考慮監測誤差的多特征置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型的建立過程 079
6.3.3 健康狀態預測模型的建立過程 083
6.4 案例分析 084
6.5 本章小結 093
第7章 基于并串行置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測 095
7.1 概述 096
7.2 問題描述 096
7.3 基于并串行置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型的建立 097
7.3.1 基于并串行BRB 的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型的建立 097
7.3.2 基于模糊C 均值的置信規則庫參數優化方法 099
7.3.3 航空發動機氣路系統健康狀態預測模型的建立過程 100
7.4 案例分析 100
7.5 本章小結 107
參考文獻 108
展開全部
航空發動機氣路系統健康狀態預測方法 作者簡介
尹曉靜，博士，長春工業大學，講師，碩士研究生導師，吉林大學在站博士后。一直從事機械性能狀態監測及故障診斷等相關研究。主持國家自然科學基金青年基金項目1項，吉林省科技廳重點研發項目1項，吉林省教育廳項目1項；作為主要參與人獲得吉林省科技進步一等獎1項，吉林省科技進步二等獎1項，中國專利優秀獎及吉林省專利金獎各1項；以一作及通信作者發表學術論文10余篇；出版學術專著1 部；授權軟件著作權6項，申請發明專利2件；擔任多個國際期刊審稿人。近年來，圍繞復雜機電裝備的故障診斷、健康狀態評估及預測展開，以航空發動機、軌道車輛為研究對象開展研究。
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