飛機系統(tǒng)屬于大型復雜系統(tǒng),其故障具有多發(fā)性、動態(tài)性等特點。一方面日益復雜的結(jié)構(gòu)和功能造成了飛機測試性下降,導致了高額的飛機診斷和維護的成本,另一方面出于對飛機可靠性和經(jīng)濟性的綜合考慮,對飛機系統(tǒng)故障診斷和預測能力提出了更高的要求。本文以飛機系統(tǒng)為對象,研究基于系統(tǒng)原理與多信號流的測試診斷方法,主要研究內(nèi)容如下:(1)針對飛機系統(tǒng)故障預測需求和現(xiàn)有測試性模型存在的局限性,本文研究給出一種基于系統(tǒng)原理與多信號流的測試診斷建模新方法,在測試診斷模型中增加真實系統(tǒng)的故障、測試和診斷預測信息,不僅使測試診斷模型能對系統(tǒng)的診斷預測能力進行評估優(yōu)化,而且其模型信息能夠更好地支持故障預測。(2)針對飛機系統(tǒng)測試診斷的特點,研究基于多值測試的診斷策略優(yōu)化生成方法,建立多值測試的相關(guān)性矩陣、基于rollout和信息熵的多值測試故障診斷策略生成算法,以實現(xiàn)計算難度和結(jié)果精度之間的平衡。(3)研究給出基于測試診斷模型的故障狀態(tài)識別與預測方法,用改進的粒子群算法對隱半馬爾科夫模型的訓練過程進行優(yōu)化,提高了模型訓練過程中的收斂能力,改善了隱半馬爾科夫模型訓練容易陷于局部極值的問題。(4)在上述理論方法的研究基礎上... 

【文章來源】：南京航空航天大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

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【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2901623