针对动调陀螺仪传统维修方式存在维修不足和维修过剩等问题,设计了一种离线预测与健康管理系统;在分析动调陀螺仪状态影响参数的基础上,构建了状态监测平台,并采用时间序列方法对随机信号进行特征提取;利用采集的数据进行信息处理,采用神经网络进行健康状态评估,采用灰色支持向量机进行剩余寿命预测;最后,在对各种信息进行管理、利用的基础上,制定维修决策及进行保障资源管理;实际应用表明,本系统能有效提高动调陀螺仪的使用可用度,降低保障费用。
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