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航空發動機氣路系統健康狀態預測具有重要的理論研究意義及工程應用價值。本書在置信規則庫理論框架下，對航空發動機氣路系統健康狀態預測方法進行介紹。在此基礎上，融合航空發動機氣路系統健康狀態特徵量及專家知識，建立了基於置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，利用隸屬度函數建立了不同健康狀態等級之間的隸屬度關係，解決了航空發動機氣路系統處於臨界狀態時健康狀態等級的歸屬問題； 建立了融合多特徵的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，提高了航空發動機氣路系統健康狀態預測模型精度；建立了考慮監測誤差的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，降低了環境噪聲干擾及傳感器退化等因素帶來的監測數據不可靠性，提高了工程實際中系統健康狀態預測的準確性；提出了一種基於並串行置信規則庫的航空發動機氣路系統健康狀態預測模型，解決了單個置信規則庫模型複雜度高、不能動態全面反映氣路系統的健康狀態和運行時間長的問題。本書可供從事複雜機電系統建模， 航空發動機氣路系統故障診斷、健康管理等相關方向研究的研究生及工程技術人員閱讀參考。

本書從資料搜集到寫作，歷時六年完成，首次針對國內LED軌道車廂照明系統進行系統的設計、故障診斷與預報以及可靠性研究分析。旨在梳理LED軌道車廂照明系統的設計與研究思路，保存、整理研究成果，為相關的研究提供資料及參考。該項成果對於推動LED軌道車廂照明系統研究的向前發展，以及對於相關學術研究都具有重要的學術價值。主要內容如下：簡要介紹了LED照明及其應用的發展情況，並對軌道車輛車廂LED燈具進行改進，設計了LED照明驅動電源。對整體照明系統的控制方法進行研究並增加了在線故障診斷與預報技術，以確保軌道車廂照明系統安全的運行。最後對LED軌道車輛照明控制系統可靠性進行分析，預測其使用壽命。本書的目錄編排以LED軌道車廂照明系統的設計步驟為順序，以便再現研究的過程，為讀者提供理論參考。

複雜機電系統健康狀態評估與預測具有重要的理論研究意義及工程應用價值。《基於半定量信息的複雜機電系統健康狀態評估與預測》基於半定量信息 (包含定性知識和部分定量信息)，開展一類具有小樣本特徵的複雜機電系統健康狀態評估與預測建模方法研究，提出基於置信規則庫理論的複雜機電系統健康狀態評估與預測系列方法，為複雜機電系統的健康管理及最優維護提供決策依據。

本書簡要介紹雲製造環境下製造資源智能優化配置與動態調度的相關技術。在現有雲製造資源配置與調度研究的基礎上，提出一種將雲製造平臺下複雜製造任務合理分解的方法；構建雲製造資源匹配評價指標體系和智能優化匹配模型，並提出基於層次分析法的人工蜂群優化匹配方法；模擬在雲製造服務平臺中多種類型任務同時執行,並考慮各類突發事件,採用多層編碼的遺傳算法實現資源的動態調度；改進粒子群算法,實現在多干擾條件下雲製造資源動態調度；運用博弈論和改進粒子群算法建立優化車間調度模型,實現車間資源動態調度。本書可供從事雲製造、 智能製造相關工作的科研、工程技術人員閱讀參考，也可作為從事網絡協同製造、 製造服務與管理研究的師生參考書。