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基于证据理论的航空发动机状态评估
文献摘要：
针对航空发动机状态监测数据的参数多、不确定性和冲突性,将航空发动机作为研究对象,构建了基于D-S证据理论与RBF神经网络相结合的健康状态评估模型.首先选取关键传感器参数,进行归一量化处理并计算各参数权重.其次,将隶属度状态作为神经网络的输入进行训练,得到各子模块的输出,根据信息融合和决策规则得到具体健康状态等级.最后,通过具体算例验证该方法的可行性和有效性,以达到改善航空安全水平的目的.
文献关键词：
航空发动机;D-S证据理论;RBF神经网络;健康状态评估模型;信息融合
中图分类号：
作者姓名：
徐德一;王潇;赵兴华;曲娜
作者机构：
沈阳航空航天大学 安全工程学院,沈阳110136
文献出处：
引用格式：
[1]徐德一;王潇;赵兴华;曲娜-.基于证据理论的航空发动机状态评估)[J].沈阳航空航天大学学报,2022(04):60-68
A类：
B类：
基于证据,证据理论,航空发动机,机状态,状态监测数据,冲突性,RBF,健康状态评估模型,一量,隶属度,子模块,信息融合,决策规则,算例验证,航空安全,安全水平
AB值：
0.280885
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