1) the P-t diagnosiable model
P-t可诊断模型
2) t-diagnosable
t-可诊断性
1.
Comparing to previous diagnosis algorithm,the proposed algorithm has no hypothesis of "t-diagnosable" and "believe the most" while finding the diagnosis result.
该诊断算法在实施系统级故障诊断时与以往算法相比没有“t-可诊断性”和“相信大多数”的诊断前提,因而较好地解决了以往诊断算法的适用范围问题。
2.
This paper presents a new concrete method equation diagnosis algorithm about seeking all consistent fault pattern for ordinary Chwa & Hakimi models without supposing " t-diagnosable" or "believe the most".
对于一般情形下的Chwa ＆ Hakimi模型,在不以“t-可诊断性”和“相信大多数”作前提假设的情况下,找到了求全体相容故障模式的具体方法——方程诊断算法,实践证明,诊断效果理想。
3.
This paper first gives the definition of Malek models by using equations model,then presents a new concrete method equation diagnosis algorithm about seeking all consistent fault patterns for Malek models without supposing"t-diagnosable"or"believe the most"by using the tool of"body grouping",it enriches the fault diagnosis methods about Malek models.
首先给出Malek模型的方程组定义形式,然后在不以“t-可诊断性”和“相信大多数”作前提假设的情况下,通过引入“集团”的概念给出了求其全体相容故障模式的具体方法—方程诊断算法,丰富了Malek模型的故障诊断方式。
3) strong t-diagnosable
强t-可诊断
1.
Resulted from the imitation, the algorithms have biggish practical meaning, because the complexity of the system-level fault diagnosis has been greatly decreased, especially in strong t-diagnosable system.
从仿真结果看大大减少了系统级故障诊断的复杂度,特别是对强t-可诊断系统,具有较大的实际意义。
5) t diagnosisable algorithm
t-可诊断算法
6) sequential t-diagnosability
顺序t-可诊断
补充资料：AutoCad 教你绘制三爪卡盘模型,借用四视图来建模型
小弟写教程纯粹表达的是建模思路,供初学者参考.任何物体的建摸都需要思路,只有思路多,模型也就水到渠成.ok废话就不说了.建议使用1024X768分辨率
开始
先看下最终效果
第一步,如图所示将窗口分为四个视图
第二步,依次选择每个窗口,在分别输入各自己的视图
第三步,建立ucs重新建立世界坐标体系,捕捉三点来确定各自的ucs如图
第四步,初步大致建立基本模型.可以在主视图建立两个不同的圆,在用ext拉升,在用差集运算.如图:
第五步:关键一步,在此的我思路是.先画出卡爪的基本投影,在把他进行面域,在进行拉升高度分别是10,20,30曾t形状.如图:
第六步:画出螺栓的初步形状.如图
第七步:利用ext拉升圆,在拉升内六边形.注意拉升六边行时方向与拉升圆的方向是相反的.
之后在利用差集运算
第八步:将所得内螺栓模型分别复制到卡爪上,在利用三个视图调到与卡爪的中心对称.效果如图红色的是螺栓,最后是差集
第九步:阵列
第10步.模型就完成了
来一张利用矢量处理的图片
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参考词条