基于融合技术的电子产品PHM系统研究

刘倩倩; 王红霞; 尹明

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针对故障预测与健康管理(PHM)的复杂性,对融合技术进行了深入的分析和研究,提出了一种基于神经网络的特征融合方法,融合结果最大限度的给出决策分析所需要的特征信息,提高了故障诊断的可靠性;在预测方法上,提出了一种基于故障预兆监控与推理和失效物理(PoF)模型方法相融合的预测方法,充分利用了每种预测方法的优势,故障预兆监控与推理的方法能够提供故障诊断功能,而失效物理(PoF)模型的方法则有助于确定故障根源,融合预测方法能更加及对准确的预测故障;融合技术丰富了PHM的理论体系,提高了其实用价值.

著录项

来源
《计算机测量与控制》 |2014年第11期|3454-3456|共3页
作者
刘倩倩; 王红霞; 尹明;
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作者单位

海军工程大学电子工程学院;

武汉430033;

海军工程大学电子工程学院;

武汉430033;

海军工程大学电子工程学院;

武汉430033;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
故障预测与健康管理; 特征融合; 预测方法融合;

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