不確定信息處理及應(yīng)用

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 故障診斷的概述 1
1.1.1 故障診斷的基本概念 1
1.1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 3
1.1.3 故障診斷中的基本問題 6
1.1.4 故障診斷與FMEA 6
1.1.5 故障診斷的常用方法 9
1.2 不確定信息處理概述 10
1.2.1 不確定信息的概念與分類 10
1.2.2 不確定信息處理理論與工具 10
1.2.3 不確定信息處理在故障診斷中的應(yīng)用 13
1.3 本章小結(jié) 15
參考文獻(xiàn) 15
第2章 證據(jù)理論及其故障診斷應(yīng)用 17
2.1 證據(jù)理論概述 17
2.1.1證據(jù)理論基本概念 17
2.1.2 Dempster組合規(guī)則 19
2.1.3 沖突表示與度量 21
2.1.4 信度決策 23
2.1.5 區(qū)間證據(jù)理論 24
2.1.6 證據(jù)理論關(guān)鍵問題 26
2.2 證據(jù)沖突表示 27
2.2.1 證據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù) 27
2.2.2 基于證據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)的沖突表示 27
2.3 證據(jù)不確定性度量 30
2.3.1 證據(jù)的不確定性及公理體系介紹 30
2.3.2 證據(jù)的不確定性度量方法 32
2.3.3 一種基于距離的證據(jù)不確定性度量方法 35
2.3.4 區(qū)間證據(jù)不確定性度量 42
2.4 基于證據(jù)推理的故障診斷 47
2.4.1 應(yīng)用背景 47
2.4.2 故障診斷過程 49
2.4.3 結(jié)果及分析 61
2.5 基于模糊證據(jù)推理的FMEA 62
2.5.1 FMEA中的RPN方法 62
2.5.2 一種基于模糊證據(jù)推理的FMEA方法 64
2.5.3 結(jié)果及分析 72
2.6 本章小結(jié) 76
第3章 證據(jù)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用 79
3.1 證據(jù)網(wǎng)絡(luò)理論概述 79
3.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本概念 79
3.1.2 證據(jù)網(wǎng)絡(luò)基本概念 80
3.2 證據(jù)網(wǎng)絡(luò)方法在人因可靠性分析中的應(yīng)用 83
3.2.1 人因可靠性分析與行為相關(guān)性評估 83
3.2.2 一種新的證據(jù)網(wǎng)絡(luò)方法 85
3.2.3 基于證據(jù)網(wǎng)絡(luò)的人因可靠性行為相關(guān)性評估方法 89
3.2.4 實(shí)例分析 92
3.3 基于證據(jù)網(wǎng)絡(luò)的FMEA應(yīng)用 99
3.3.1 基于證據(jù)網(wǎng)絡(luò)的多專家評估融合 99
3.3.2 基于證據(jù)網(wǎng)絡(luò)的RPN風(fēng)險(xiǎn)評估 102
3.3.3 基于證據(jù)網(wǎng)絡(luò)的FMEA應(yīng)用框架 109
3.3.4 實(shí)例分析 111
3.4 本章小結(jié) 116
參考文獻(xiàn) 116
第4章 Z-number理論及其故障診斷應(yīng)用 118
4.1 Z-number理論概述 118
4.1.1模糊集理論 118
4.1.2 Z-number基礎(chǔ)概念 121
4.1.3 Z-number研究熱點(diǎn) 123
4.2 Z-number傳感器數(shù)據(jù)融合及其在故障診斷中的應(yīng)用 126
4.2.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)中的Z-number建模方法 126
4.2.2 基于Z-mimber的BPA生成及傳感器數(shù)據(jù)融合 131
4.2.3 Z-number傳感器數(shù)據(jù)融合應(yīng)用 134
4.3 基于Z-number的失效模式與影響分析 138
4.3.1 基于Z-number的FMEA方法介紹 139
4.3.2 實(shí)例分析 143
4.4 基于離散型Z網(wǎng)絡(luò)的人因可靠性分析 145
4.4.1 離散型Z-number的IF-THEN推理規(guī)則 145
4.4.2 離散型Z網(wǎng)絡(luò)及其推理方法 149
4.4.3 一種基于離散型Z-number推理的任務(wù)相關(guān)性評估 159
4.5 離散型Z-mimber計(jì)算及其在故障診斷中的應(yīng)用 165
4.5.1 離散型Z-number計(jì)算方法 165
4.5.2 基于Z-number計(jì)算的故障診斷 173
4.5.3 實(shí)例分析 178
4.6 本章小結(jié) 181
參考文獻(xiàn) 182
第5章 中智集及其故障診斷應(yīng)用 184
5.1 中智集理論概述 184
5.1.1 基本概念 184
5.1.2 中智集的計(jì)算 186
5.2 基于多階段故障樣本數(shù)據(jù)的中智集故障診斷 188
5.2.1 方法流程 188
5.2.2 實(shí)例分析 192
5.3 基于單值中智集相似度度量的風(fēng)險(xiǎn)評估 197
5.3.1 單值中智集的相似度度量 198
5.3.2 方法流程 201
5.3.3 實(shí)例分析 204
5.4 基于層次TOPSIS的中智集FMEA方法 207
5.4.1 方法流程 207
5.4.2 實(shí)例分析 212
5.5 本章小結(jié) 219
參考文獻(xiàn) 219
第6章 航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷 222
6.1 航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷概述 222
6.1.1 航空發(fā)動(dòng)機(jī)簡介 222
6.1.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障簡介 224
6.1.3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù) 227
6.2 基于傳感器信息證據(jù)融合的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷 230
6.2.1 故障信息特性 230
6.2.2 故障診斷技術(shù)框架 231
6.2.3 故障數(shù)據(jù)生成 232
6.2.4 故障診斷實(shí)施 238
6.3 本章小結(jié) 249
參考文獻(xiàn) 250
附錄 251