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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
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
次
|
|
|
|
|