【摘 要】
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为评估加工中心组件的故障传播影响力,快速、准确地识别系统关键组件,有效控制故障传播,采用故障传播机理分析与有向图结合的方式表征组件间故障传播路径.运用DWNodeRank算法评估组件间故障影响度,并结合故障率指标计算组件的故障传播率.考虑有效可达路径,基于改进ASP算法计算故障传播影响力值,实现对组件故障传播影响力的评估.实例分析和结果表明:DWNodeRank算法考虑了故障传播的方向和传播强度,有效降低了迭代复杂性并准确评估了节点影响度;故障传播率作为故障传播影响力评估的依据,其动态时变特征使得评估结果
【机 构】
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吉林大学机械与航空航天工程学院,长春130022
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为评估加工中心组件的故障传播影响力,快速、准确地识别系统关键组件,有效控制故障传播,采用故障传播机理分析与有向图结合的方式表征组件间故障传播路径.运用DWNodeRank算法评估组件间故障影响度,并结合故障率指标计算组件的故障传播率.考虑有效可达路径,基于改进ASP算法计算故障传播影响力值,实现对组件故障传播影响力的评估.实例分析和结果表明:DWNodeRank算法考虑了故障传播的方向和传播强度,有效降低了迭代复杂性并准确评估了节点影响度;故障传播率作为故障传播影响力评估的依据,其动态时变特征使得评估结果实时、精确,对于加工中心健康维护具有重要意义.
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