【摘 要】
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本文在综合分析常用故障诊断方法优缺点的基础上,采用了一种以专家系统为基础,结合故障树和神经网络分析法的飞行驾驶仪的故障诊断方案。实现了基于故障树和案例的综合知识表
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本文在综合分析常用故障诊断方法优缺点的基础上,采用了一种以专家系统为基础,结合故障树和神经网络分析法的飞行驾驶仪的故障诊断方案。实现了基于故障树和案例的综合知识表示方式,充分体现了现有的诊断经验和维修案例;实现了以基于案例的推理过程为主框架,在具体推理过程中结合正向推理、故障树推理等方法的集成推理机制,提高了诊断推理的效率;实现了系统的自学习机制,自组织神经网络依据每次成功的维修结论自动对维修指导知识库中故障点的权值进行修改,提高了故障诊断的准确率。本文提出的故障诊断方案已应用于部队飞机大修工厂的修理工作中,实际使用表明其具有很强的工程实用性,对保证飞机的修理质量、保障部队的战斗力起到了强有力的作用,同时对今后军用测试设备的研制也具有一定的参考价值。
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