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J-GLOBAL ID：202002256798548068   整理番号：20A0924454

故障リスクスケールに基づく複雑装備健康状態分類モデル【JST・京大機械翻訳】

Equipment health classification model based on failure risk scale

著者 (5件)： Zhang Baoshan (空軍工程大学防空反導学院,陜西西安,710051) ,  Zhang Lin (空軍工程大学防空反導学院,陜西西安,710051) ,  Zhang Bo (空軍工程大学防空反導学院,陜西西安,710051) ,  Lu Na (中国人民解放軍93142部隊,四川成都,610041) ,  Wei Shengjun (空軍工程大学防空反導学院,陜西西安,710051)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 42  号： 2  ページ： 489-496  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複雑な装置故障に対して多重性、相関性及び曖昧性の特徴を呈示して、本文は設備健康状態の進化規則を分析し、適応ファジーニューラルネットワーク、故障モード、影響及び危害性分析を利用して、故障リスクスケールを構築した。複雑な装置故障リスクの定量化記述と設備健康状態の分類を実現した。実験により、提案したモデルは従来の故障予測及び故障リスク程度定量方法に比べ、顕著な優位性を持ち、設備が設計生産、配置使用及び退役廃棄全寿命サイクルに対する動的フィードバックを実現し、複雑な設備総合保障能力の向上に重要な意義を持つことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  多重度 ,  曖昧さ ,  故障モード ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 機器障害 ,  *健康状態 ,  故障予知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 故障 ,  リスク ,  スケール ,  装備 ,  健康状態 ,  分類モデル