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中文摘要：
通过飞行器早期故障机理与人、机、环境的相关性研究，将人工智能和多源信息融合相结合，利用故障特征细化与支持向量机分类估计理论和方法，探索飞行器早期故障信息获取和对早期故障进行快速识别、分离与容错监控的有效途径，并建立基于Multi-agent的飞行器早期故障三级协同诊断网络系统，为提高飞行器的安全性和可靠性及对早期故障的识别与防护能力提供新思想、新理论和新方法。本项目为国家自然科学基金委员会与中国
结论摘要：
通过飞行器早期故障机理与人、机、环境的相关性研究，将人工智能和多源信息融合相结合，利用故障特征细化与支持向量机分类估计理论和方法，探索飞行器早期故障信息获取和对早期故障进行快速识别、分离与容错监控的有效途径，并建立基于Multi-agent的飞行器早期故障协同诊断网络系统，为提高飞行器的安全性和可靠性及对早期故障的识别与防护能力提供新思想、新理论和新方法。提出了利用随机共振对早期微弱故障特进行细化的特征提取方法；提出了根据不同故障源与故障特征，采用多源信息融合对早期故障进行快速识别；完成了飞行器早期故障信息获取方案设计；完成了Mult-agent协同诊断系统设计和可视化监控平台开发。研究成果为飞行器早期故障诊断和组建飞行器可视化远程诊断与维护系统提供了一种新理论和新方法，具有重要的理论价值和工程应用前景。
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