遠(yuǎn)程故障診斷對提高飛機飛行安全、降低診斷和維護成本、建立更好的飛機維護環(huán)境具有重要作用,在遠(yuǎn)程故障診斷過程中,面對復(fù)雜的診斷任務(wù)和冗余、不確定的決策如何做出合理的任務(wù)分解和最優(yōu)的診斷決策是個重要的研究課題;為提高診斷效率和可靠性,提出了一種基于故障樹模型的任務(wù)分解與決策融合方法;首先,描述了多資源遠(yuǎn)程診斷任務(wù)分解問題;其次,建立了基于故障樹最小割集的診斷任務(wù)分解機制;最后,提出了基于D-S證據(jù)理論的決策級信息融合方法,并通過實際算例驗證了任務(wù)分解和決策方法的可行性。 

【文章來源】：計算機測量與控制. 2020,28(07)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)
2 遠(yuǎn)程故障診斷任務(wù)分解
    2.1 問題描述
    2.2 任務(wù)分解建模
    2.3 基于最小割集的任務(wù)分解方法
    2.4 求解最小割集
3 遠(yuǎn)程故障診斷決策
    3.1 診斷決策融合問題描述
    3.2 D-S證據(jù)理論
    3.3 基于證據(jù)理論的決策融合
    3.4 決策融合實例分析
4 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]航空電子設(shè)備遠(yuǎn)程智能故障診斷與監(jiān)測系統(tǒng)的研究[J]. 李寶鵬,高鷹,王國成.  飛機設(shè)計. 2010(04)
[2]基于D-S理論的故障診斷融合算法及應(yīng)用研究[J]. 張佳薇,李明寶,郭潤龍.  自動化儀表. 2010(01)



本文編號：3182769