帮助 关于我们

返回检索结果

基于云计算的飞机PHM体系架构研究
Research on PHM Architecture of Aircraft Based on Cloud Computing

查看参考文献16篇

文摘 针对目前国内飞机维修资源利用率较低的问题,提出一种基于云计算的故障预测与健康管理(PHM)体系架构。通过为云计算的虚拟层PHM资源建立基于粒子群算法的分配模型,使得在服务质量最优情况下,用户与资源的效用函数尽量大于需求与资源的效用函数。运用CloudSim平台进行仿真实验,结果表明,该体系架构可提高PHM系统的通用性和知识利用率,有效解决飞机维修保障中的资源优化问题。
其他语种文摘 Aiming at the problem of now internal low aircraft maintenance resources utilization,a Prognostic and Health Management(PHM) architecture based on cloud computing is put forward. Allocation model based on particles swarm algorithm is set for PHM resources in cloud computing virtual layer,it ensures utility function between users and resources is higher than utility function between asks and resources under optimal service quality, and the simulation experiments are carried out by using CloudSim platform, results show that the architecture can improve the generality and utilization of knowledge to PHM system, and can solve effectively the problem of resource optimization in aircraft maintenance support.
来源 计算机工程 ,2017,43(12):6-10 【扩展库】
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.12.002
关键词 故障预测与健康管理 ; 云计算 ; 粒子群算法 ; 虚拟资源配置 ; 效用函数
地址

中国民航大学航空工程学院, 天津, 300300

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1000-3428
学科 自动化技术、计算机技术
基金 中国航空科学基金 ;  工信部民机专项 ;  中国民航局科技引领重大专项
文献收藏号 CSCD:6133225

参考文献 共 16 共1页

1.  夏立群. 浅谈作动器健康管理技术. 系统仿真学报,2009,20(增2):295-299 被引 1    
2.  Ahmadi A. Integration of RCM and PHM for the Next Generation of Aircraft. Proceedings of International IEEE Aerospace Conference,2009:1-9 被引 1    
3.  李向前. 复杂装备故障预测与健康管理关键技术研究,2014 被引 10    
4.  李振翼. PHM对提升新一代飞机综合保障能力的研究,2009 被引 3    
5.  杨洲. 飞机故障预测与健康管理应用模式研究. 计算机测量与控制,2011,19(9):2061-2063 被引 2    
6.  罗军舟. 云计算:体系架构与关键技术. 通信学报,2011,32(7):3-21 被引 126    
7.  肖明清. 云计算及其在测试领域的应用探索. 空军工程大学学报(自然科学版),2015,16(1):50-55 被引 4    
8.  扣彦敏. 集群协同制造服务组合策略的比较研究. 计算机工程,2016,42(12):208-216 被引 1    
9.  刘志雄. 粒子群算法中随机数参数的设置与实验分析. 控制理论与应用,2010,27(11):1489-1496 被引 26    
10.  Chen C L. Grey systems for intelligent sensors and information processing. Journal of Systems Engineering and Electronics,2008,19(4):659-665 被引 8    
11.  王娜. 基于混沌多目标粒子群优化算法的云服务选择. 计算机工程,2014,40(3):23-27 被引 4    
12.  Zhao Xinchao. An Improved Discrete Immune Optimization Algorithm Based on PSO for QoS-driven Web Service Composition. Applied Soft Computing,2012,12(8):2208-2216 被引 6    
13.  周相兵. 一种基于粒子群优化的虚拟资源分配方法. 重庆邮电大学学报(自然科学版),2014,26(5):686-693 被引 4    
14.  Rao L. Minimizing Electricity Cost: Optimization of Distributed Internet Data Centers in a Multi-electricity-market Environment. Proceedings of IEEE INFOCOM'10,2010:1145-1153 被引 1    
15.  Lecue F. Seeking Quality of Web Service Composition in a Semantic Dimension. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2011,23(6):942-958 被引 10    
16.  李超. 基于改进粒子群算法的云计算资源调度研究,2015 被引 1    
引证文献 3

1 梅文娟 基于在线相关熵极限学习机的器件退化趋势实时流预测方法 仪器仪表学报,2019,40(11):212-224
被引 1

2 黄忠山 智能装备故障预测与健康管理系统研究 图学学报,2018,39(5):855-861
被引 0 次

显示所有3篇文献

论文科学数据集
PlumX Metrics
相关文献

 作者相关
 关键词相关
 参考文献相关

版权所有 ©2008 中国科学院文献情报中心 制作维护:中国科学院文献情报中心
地址:北京中关村北四环西路33号 邮政编码:100190 联系电话:(010)82627496 E-mail:cscd@mail.las.ac.cn 京ICP备05002861号-4 | 京公网安备11010802043238号