【摘 要】
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针对基于单特征量的D矩阵模型会损失测试信号的大量信息的问题,提出了一种基于多特征量的可测性分析模型。首先,在研究D矩阵模型的基础上,对测试信号进行特征提取和多值编码,
【基金项目】
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航空科学基金（20142896022）资助项目
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针对基于单特征量的D矩阵模型会损失测试信号的大量信息的问题,提出了一种基于多特征量的可测性分析模型。首先,在研究D矩阵模型的基础上,对测试信号进行特征提取和多值编码,建立了基于多特征量的D矩阵模型。其次,基于信息熵制定诊断策略和生成故障诊断树,并对模型进行测试性分析,评估其诊断能力。结果表明,与单特征量的D矩阵模型相比,基于多特征量的D矩阵模型选用的测试点数和模糊组数小,故障隔离率高,诊断测试步骤数少,平均测试费用低。
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