基于TFM三维信息流模型的维修排故技术研究

发布时间：2020-10-16 08:44

　　 维修排故是确保系统运行阶段可靠性和安全性的主要手段,随着现代化装备复杂程度和智能化程度的不断提升,维修排故工作也变得越来越难。维修排故分为故障诊断和维修作业两部分,本文从这两个方面出发,以解决未知新故障的故障诊断问题和维修排故过程中信息利用率低的问题,研究基于TFM三维信息流模型的维修排故方法,给出TFM三维信息流建模方法和基于TFM三维信息流模型的诊断排故算法。具体的研究内容如下:(1)为解决维修排故信息集成表达问题,针对分布式、动态和异构的维修排故信息,研究给出基于本体和蚁群的维修排故信息集成方法。用本体方法解决语义异构信息的集成问题,用基于蚁群信息素的本体合成优化算法来解决维修排故信息量庞大、本体构建困难的问题,从而提高本体构建的效率和准确度。(2)在信息集成的基础上,研究给出一套基于功能结构的TFM三维信息流建模方法,研究建立基于SDG的TFM框架模型、基于多信号流图的测试-故障关联矩阵以及基于贝叶斯网络的故障-维修信息映射关系模型。(3)研究基于TFM三维信息流模型的故障诊断推理方法,建立基于优化信息熵的故障诊断算法。(4)研究基于TFM三维信息流模型的维修排故方法,建立基于模糊遗传神经网络的排故信息推送算法。(5)设计与开发基于TFM三维信息流模型的维修排故系统,并以某型飞机气源系统为应用案例,验证上述理论与方法的可行性与有效性。
【学位单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V267
【部分图文】：

气源系统维修排故信息本体模型基本结构

南京航空航天大学硕士学位论文在维修排故本体模型中，准确丰富的语义关系是描述信息之间关联性的基础。气源系统维修排故本体的关系如图 2.6 所示，本体关系由表 2.3 进行具体说明。

气源系统维修排故本体关系查询结果
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本文编号：2843033