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基于网络模型的复杂机电系统关键部件辨识方法的任务书
任务书
课题名称：基于网络模型的复杂机电系统关键部件辨识方法研究
项目背景及意义
机电系统是工业生产中重要的组成部分，其性能直接关系到工业生产的效率和质量。随着工业自动化水平的提高，机电系统日趋复杂，其内部包含的关键部件数量众多，互相之间存在着错综复杂的关系。因此，针对这种情况，建立一种较好的关键部件辨识方法，可以为机电系统的安全运行和维修提供有益的参考。
目标
本项目的目标是研究基于网络模型的复杂机电系统关键部件辨识方法，探究其可行性和实用性，从而为机电系统的安全运行提供有效的保障。
任务
1.综述机电系统关键部件辨识的相关方法和技术，包括基于故障树、关联分析、神经网络等方法的研究现状和不足之处；
2.研究网络模型在机电系统中的应用，探讨其可行性和优势；
3.基于网络模型，分析机电系统内部各关键部件之间的关系，选取重要关键指标，建立相应的数学模型；
4.利用计算机技术实现基于网络模型的复杂机电系统关键部件辨识方法，通过仿真模拟进行验证和测试；
5.分析实验结果，优化方法参数，提高方法的准确性和稳定性。
方法
1.综述法：收集机电系统关键部件辨识的相关文献资料，总结不同方法的优缺点，寻求研究方向；
2.网络模型法：研究网络模型在机电系统中的应用，通过对机电系统内部关键部件之间的关系进行建模，从而确定关键部件；
3.仿真模拟法：利用计算机技术进行仿真模拟，对基于网络模型的复杂机电系统关键部件辨识方法进行验证和测试。
预期结果及应用价值
本项目研究成果可以为机电系统的安全运行提供保障，具有重要的理论和实用价值。通过本项目的研究成果，可以较为准确地识别出机电系统内部的关键部件，进而实现对机电系统的安全运行和维护的有效管理，从而推动工业自动化的发展。
参考文献
1.吕新雨.基于故障树的机电系统关键部件辨识方法[D].浙江理工大学,2019.
2.陈克辉.基于关联分析的机电系统关键部件辨识方法研究[D].吉林大学,2018.
3.祝敏敏.基于神经网络的机电系统关键部件辨识方法研究[D].南京理工大学,2017.