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《不確定信息處理及應用》，蔣雯，鄧鑫洋 著，出版社： 科學出版社。
書籍對於人類原有很重大的意義，但，書籍不僅對那些不會讀書的人是毫無用處，就是對那些機械地讀完了書還不會從死的文字中引申活的思想[1]的人也是無用的。 —— 烏申斯基[2]
內容簡介
不確定信息處理是信息學科的重要研究領域，其在故障診斷中的應用和實踐，不僅促進了相關理論的發展，而且為不確定環境下的故障診斷提供了技術支撐。《不確定信息處理及應用》介紹了多種不確定信息處理理論在故障診斷中的應用研究，《不確定信息處理及應用》共6章，內容涉及故障診斷與不確定信息處理基本概述，證據融合和證據網絡在故障診斷中的應用，基於Z-number理論的故障診斷和人因可靠性分析，中智集理論的故障診斷應用和失效模式風險分析，基於不確定信息處理的航空發動機故障診斷。
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 故障診斷的概述 1
1.1.1 故障診斷的基本概念 1
1.1.2 國內外研究現狀 3
1.1.3 故障診斷中的基本問題 6
1.1.4 故障診斷與FMEA 6
1.1.5 故障診斷的常用方法 9
1.2 不確定信息處理概述 10
1.2.1 不確定信息的概念與分類 10
1.2.2 不確定信息處理理論與工具 10
1.2.3 不確定信息處理在故障診斷中的應用 13
1.3 本章小結 15
參考文獻 15
第2章 證據理論及其故障診斷應用 17
2.1 證據理論概述 17
2.1.1證據理論基本概念 17
2.1.2 Dempster組合規則 19
2.1.3 衝突表示與度量 21
2.1.4 信度決策 23
2.1.5 區間證據理論 24
2.1.6 證據理論關鍵問題 26
2.2 證據衝突表示 27
2.2.1 證據關聯繫數 27
2.2.2 基於證據關聯繫數的衝突表示 27
2.3 證據不確定性度量 30
2.3.1 證據的不確定性及公理體系介紹 30
2.3.2 證據的不確定性度量方法 32
2.3.3 一種基於距離的證據不確定性度量方法 35
2.3.4 區間證據不確定性度量 42
2.4 基於證據推理的故障診斷 47
2.4.1 應用背景 47
2.4.2 故障診斷過程 49
2.4.3 結果及分析 61
2.5 基於模糊證據推理的FMEA 62
2.5.1 FMEA中的RPN方法 62
2.5.2 一種基於模糊證據推理的FMEA方法 64
2.5.3 結果及分析 72
2.6 本章小結 76
第3章 證據網絡及其應用 79
3.1 證據網絡理論概述 79
3.1.1 貝葉斯網絡基本概念 79
3.1.2 證據網絡基本概念 80
3.2 證據網絡方法在人因可靠性分析中的應用 83
3.2.1 人因可靠性分析與行為相關性評估 83
3.2.2 一種新的證據網絡方法 85
3.2.3 基於證據網絡的人因可靠性行為相關性評估方法 89
3.2.4 實例分析 92
3.3 基於證據網絡的FMEA應用 99
3.3.1 基於證據網絡的多專家評估融合 99
3.3.2 基於證據網絡的RPN風險評估 102
3.3.3 基於證據網絡的FMEA應用框架 109
3.3.4 實例分析 111
3.4 本章小結 116
參考文獻 116
第4章 Z-number理論及其故障診斷應用 118
4.1 Z-number理論概述 118
4.1.1模糊集理論 118
4.1.2 Z-number基礎概念 121
4.1.3 Z-number研究熱點 123
4.2 Z-number傳感器數據融合及其在故障診斷中的應用 126
4.2.1 傳感器網絡中的Z-number建模方法 126
4.2.2 基於Z-mimber的BPA生成及傳感器數據融合 131
4.2.3 Z-number傳感器數據融合應用 134
4.3 基於Z-number的失效模式與影響分析 138
4.3.1 基於Z-number的FMEA方法介紹 139
4.3.2 實例分析 143
4.4 基於離散型Z網絡的人因可靠性分析 145
4.4.1 離散型Z-number的IF-THEN推理規則 145
4.4.2 離散型Z網絡及其推理方法 149
4.4.3 一種基於離散型Z-number推理的任務相關性評估 159
4.5 離散型Z-mimber計算及其在故障診斷中的應用 165
4.5.1 離散型Z-number計算方法 165
4.5.2 基於Z-number計算的故障診斷 173
4.5.3 實例分析 178
4.6 本章小結 181
參考文獻 182
第5章 中智集及其故障診斷應用 184
5.1 中智集理論概述 184
5.1.1 基本概念 184
5.1.2 中智集的計算 186
5.2 基於多階段故障樣本數據的中智集故障診斷 188
5.2.1 方法流程 188
5.2.2 實例分析 192
5.3 基於單值中智集相似度度量的風險評估 197
5.3.1 單值中智集的相似度度量 198
5.3.2 方法流程 201
5.3.3 實例分析 204
5.4 基於層次TOPSIS的中智集FMEA方法 207
5.4.1 方法流程 207
5.4.2 實例分析 212
5.5 本章小結 219
參考文獻 219
第6章 航空發動機故障診斷 222
6.1 航空發動機故障診斷概述 222
6.1.1 航空發動機簡介 222
6.1.2 航空發動機故障簡介 224
6.1.3 航空發動機故障診斷技術 227
6.2 基於傳感器信息證據融合的航空發動機故障診斷 230
6.2.1 故障信息特性 230
6.2.2 故障診斷技術框架 231
6.2.3 故障數據生成 232
6.2.4 故障診斷實施 238
6.3 本章小結 249
參考文獻 250
附錄 251