為了在獲得少故障數據條件下得到適合的系統(tǒng)故障演化過程（system fault evolution process,SFEP）中最終事件發(fā)生概率分布,提出一種考慮信息擴散且數據較少情況下的最終事件發(fā)生概率分布計算方法。該方法利用信息擴散原理以事件發(fā)生時因素為中心在研究區(qū)域內形成正態(tài)分布。同一事件的多次發(fā)生在研究區(qū)域中取最大值形成該事件發(fā)生概率分布,從而得到SFEP中邊緣事件發(fā)生概率分布。將SFN中事件關系表示為關系組從而疊加關系,得到最終事件發(fā)生概率分布解析式計算分布。研究表明,所得結果與原有精確結果具有較高的符合性,但所需故障數據則少得多。可借助該方法在少故障數據條件下研究SFEP最終事件發(fā)生特征。 

【文章來源】：智能系統(tǒng)學報. 2020,15(01)北大核心CSCD

【文章頁數】：8 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于棧式自編碼網絡的故障診斷方法研究[D]. 呂菲亞.浙江大學 2019

碩士論文
[1]基于改進AlexNet的滾動軸承變工況故障診斷研究[D]. 張青青.蘭州理工大學 2019
[2]基于工況因素聚類分析的數控機床小樣本可靠性建模[D]. 姜京男.吉林大學 2019
[3]小樣本數據下數控刀架可靠性研究及其應用[D]. 王妍.東北電力大學 2018
[4]基于小樣本數據的數控機床MTBF評估[D]. 朱孟兵.東北大學 2012



本文編號：3291293