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基于故障樹(shù)的遠程故障診斷任務(wù)分解和決策方法
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北京航天測控技術(shù)有限公司

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Research on Remote Fault Diagnosis Task Decomposition and Decision Approach
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    摘要:

    遠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,在遠程故障診斷過(guò)程中,面對復雜的診斷任務(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(gè)重要的研究課題。以提高診斷效率和可靠性,本文提出了一種基于故障樹(shù)模型的任務(wù)分解與決策融合方法。首先,描述了多資源遠程診斷任務(wù)分解問(wèn)題;其次,建立了基于故障樹(shù)最小割集的診斷任務(wù)分解機制;最后,提出了基于D-S證據理論的決策級信息融合方法,并通過(guò)實(shí)際算例驗證了任務(wù)分解和決策方法的可行性。

    Abstract:

    Remote fault diagnosis (RFD) is of great importance in improving the flight safety, reducing cost of diagnosis and maintenance and establishing a better environment for aircraft maintenance. During the process of remote fault diagnosis, how to make reasonable task decomposition towards complex diagnosis task and how to make the optimal diagnosis decision on redundant or uncertain decisions are vital research issues. In this paper, we present methodologies to improve the diagnosis efficiency and reliability. First, RFD Task Decomposition of multi-resource is descripted in this paper. Then fault tree based minimal cut set is put forward to decompose the complicate RFD task into some smaller executable subtasks. Finally we present decision-level information fusion approach based on Dempster-Shafer (D-S) evidential theory. The examples analysis are given to demonstrate the effectiveness of our approach.

    參考文獻
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    引證文獻
引用本文

李俊杰,王堯,張強,尹志林,劉媛.基于故障樹(shù)的遠程故障診斷任務(wù)分解和決策方法計算機測量與控制[J].,2020,28(7):45-49.

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  • 收稿日期:2020-05-25
  • 最后修改日期:2020-06-19
  • 錄用日期:2020-05-28
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-07-14
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