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申请/专利权人：江苏航运职业技术学院
摘要：本发明涉及计算机辅助维护技术领域，具体为一种智能机电系统维护方法及系统，包括以下步骤：基于历史故障数据，采用神经网络分析法和关联规则挖掘技术进行故障模式识别，生成故障模式识别报告。本发明中，通过系统动力学模型和蒙特卡洛模拟法进行故障模拟分析，不仅增加了故障分析的深度和广度，还能更好地预测故障发生的情景和概率，从而提前采取预防措施，模糊逻辑诊断法和决策树分析在故障诊断中的应用提高诊断的精确度和适应性，通过遗传算法和线性规划技术制定的维护策略，能够更高效地分配资源，自适应控制技术和统计过程控制的使用在系统状态优化方面提供更灵活解决方案，而蒙特卡洛模拟法则为风险评估和管理带来更高的准确性和可靠性。
主权项：1.一种智能机电系统维护方法，其特征在于，包括以下步骤：基于历史故障数据，采用神经网络分析法和关联规则挖掘技术进行故障模式识别，生成故障模式识别报告；基于所述故障模式识别报告，采用系统动力学模型和蒙特卡洛模拟法进行故障模拟分析，生成故障模拟分析结果；基于所述故障模拟分析结果，应用模糊逻辑诊断法和决策树分析进行故障诊断，生成故障诊断报告；基于所述故障诊断报告，采用遗传算法和线性规划技术进行维护策略制定，形成维护策略方案；根据所述维护策略方案，执行自适应控制技术和统计过程控制进行系统状态优化，获得系统状态优化报告；基于所述系统状态优化报告，应用蒙特卡洛模拟法进行风险评估和管理，完成风险评估报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏航运职业技术学院 一种智能机电系统维护方法及系统
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