基于半定量信息的复杂动态系统故障预测与最优维护研究

项目名称： 基于半定量信息的复杂动态系统故障预测与最优维护研究

项目编号： No.61370031

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 周志杰

作者单位： 中国人民解放军第二炮兵工程大学

项目金额： 78万元

中文摘要： 对诸如陀螺仪等动态系统进行故障预测和最优维护具有重要意义。申请人在青年基金资助下，系统深入地研究了置信规则库（BRB）在线更新算法，基于此，提出一种新的HMC-BRB模型及其参数在线更新算法，解决了存在环境影响下动态系统隐含故障在线预测和最优维护问题。目前该项目已取得阶段性成果，出版专著1部，发表学术论文26篇，其中SCI论文6篇，包括IEEE TSMCB和TSMCA长文各1篇，分别于2012年和2011年获全国百优提名奖和军队优秀博士学位论文奖。本项目在青年基金的基础上，进一步研究基于半定量信息的动态系统故障预测和最优维护若干问题。特别地，在拓展BRB基本理论的基础上（主要提出BRB前提属性及其参考值确定方法和前提属性相关时的推理方法），提出存在测试影响和竞争失效条件下隐含故障的在线预测方法，并提出基于故障预测的最优维护方案和最佳测试时机确定方法，同时将所提方法应用于导弹惯性平台。

中文关键词： 半定量信息；置信规则库；复杂工程系统；故障预测；最优维护

英文摘要： It is important and significant to predict the failure and carry out the optimal maintenance of complex dynamic systems such as gyro. Supported by the National Science Foundation of China under Grant 61004069, methods for online updating the belief rule b

英文关键词： Semi-quantitiative information；Belief rule base；Complex engineering system；Failure prognosis；Optimal maintenance