發(fā)布時間：2021-03-23 19:26

　　火炮狀態(tài)智能診斷技術(shù)對提高火炮作戰(zhàn)性能具有重要意義,而目前對于火炮診斷技術(shù)主要采用傳統(tǒng)的診斷監(jiān)測技術(shù),如油液分析、信號分析以及虛擬樣機(jī)技術(shù),這些診斷技術(shù)對于解決火炮復(fù)雜的故障效率較低,因此本文將智能診斷技術(shù)運用于火炮狀態(tài)診斷。針對火炮不同故障將采用不同的智能診斷技術(shù)來對火炮系統(tǒng)進(jìn)行全面診斷以及提高診斷的準(zhǔn)確性,本文介紹了運用于火炮狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng)的三種智能診斷技術(shù)。模糊綜合診斷技術(shù)通過對火炮故障現(xiàn)象與故障原因模糊綜合評價來對火炮主要子系統(tǒng)（反后坐裝置、炮閂、自動裝填系統(tǒng)等）進(jìn)行診斷；GA-BP網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)通過火炮監(jiān)測故障參數(shù)與故障原因之間的輸入輸出映射關(guān)系進(jìn)行診斷,主要運用于火炮較小子系統(tǒng)或零部件（如制退機(jī)）；而基于案例的專家系統(tǒng)診斷技術(shù)則是通過火炮故障案例匹配搜索來進(jìn)行診斷,運用于火炮特殊故障（如油路故障、電器故障等）,另外采用matlab（?）分別建立了反后坐過長模糊綜合診斷模型和制退機(jī)GA-BP網(wǎng)絡(luò)診斷模型,同時完成了火炮專家診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計。利用智能診斷技術(shù),在VB平臺上,開發(fā)了火炮狀態(tài)監(jiān)測與智能診斷系統(tǒng)。對人機(jī)界面進(jìn)行了設(shè)計,包含GA-BP網(wǎng)絡(luò)診斷界面、專家系統(tǒng)診斷界面... 

【文章來源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 小波分析
        1.2.2 油液分析診斷技術(shù)
        1.2.3 基于案例推理的專家診斷技術(shù)
        1.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷技術(shù)
        1.2.5 模糊診斷
    1.3 診斷技術(shù)智能化發(fā)展
    1.4 本文的研究工作
2 火炮故障分析
    2.1 火炮故障特征統(tǒng)計分析
    2.2 火炮故障規(guī)律統(tǒng)計
    2.3 火炮故障診斷方法分析
        2.3.1 火炮系統(tǒng)故障樹分析
        2.3.2 火炮智能診斷方法分析
    2.4 本章小結(jié)
3 基于模糊理論綜合診斷方法
    3.1 火炮狀態(tài)的模糊性
    3.2 模糊診斷原理及方法
    3.3 基于模糊理論改進(jìn)的綜合診斷模型
    3.4 模糊綜合診斷在火炮反后坐中的運用
        3.4.1 權(quán)重集的確定
        3.4.2 故障現(xiàn)象集的確定
        3.4.3 模糊關(guān)系矩陣的確定
        3.4.4 模糊綜合診斷在火炮反后坐過長中的運用
    3.5 本章小結(jié)
4 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法
    4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
    4.2 BP網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及診斷原理
        4.2.2 BP學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)
        4.2.3 BP算法的改進(jìn)
    4.3 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.3.1 GA算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)
        4.3.2 GA-BP算法實現(xiàn)
    4.4 GA-BP制退機(jī)狀態(tài)診斷中的運用
        4.4.1 火炮后坐、復(fù)進(jìn)模型
        4.4.2 火炮制退機(jī)故障機(jī)理分析
        4.4.3 GA-BP網(wǎng)絡(luò)仿真
    4.5 本章小結(jié)
5 基于案例匹配推理的專家系統(tǒng)診斷方法
    5.1 專家系統(tǒng)概述
    5.2 火炮專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計
        5.2.1 火炮專家系統(tǒng)的知識表示法設(shè)計
        5.2.2 火炮專家系統(tǒng)的知識獲取設(shè)計
        5.2.3 火炮專家系統(tǒng)的推理機(jī)設(shè)計
    5.3 本章小結(jié)
6 火炮狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)的開發(fā)
    6.1 引言
    6.2 狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)設(shè)計原則
    6.3 狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)
    6.4 火炮狀態(tài)智能診斷系統(tǒng)軟件開發(fā)
        6.4.1 可視化窗體界面設(shè)計
        6.4.2 窗體界面之間動態(tài)鏈接
        6.4.3 Visual Basic、matlab之間混編程序
        6.4.4 系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)庫的開發(fā)
    6.5 本章小結(jié)
總結(jié)
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于層次分析法的發(fā)動機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)[J]. 崔中清,薛金紅,楊小強(qiáng).  機(jī)械制造與自動化. 2012(03)
[2]GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在伺服系統(tǒng)辨識中的應(yīng)用[J]. 李昕奇,金勇.  機(jī)械制造與自動化. 2012(01)
[3]基于RBF網(wǎng)絡(luò)的除濕機(jī)故障診斷[J]. 黃華,王旭東,張金利,李慶會.  制冷與空調(diào). 2011(04)
[4]基于GA-BP的混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測研究[J]. 何曉鳳,周紅標(biāo).  淮陰工學(xué)院學(xué)報. 2011(03)
[5]基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提升機(jī)制動系統(tǒng)故障診斷[J]. 劉錦榮,王紹進(jìn),任芳,楊兆建.  煤礦機(jī)械. 2011(05)
[6]基于GA-BP算法的水電機(jī)組故障診斷模型[J]. 趙永標(biāo),張其林,康長青.  洛陽理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(01)
[7]電液伺服系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的研究與設(shè)計[J]. 楚志發(fā),宋愛梅,王學(xué),馬麗輝.  硅谷. 2011(03)
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[9]GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器在無刷直流電動機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 戴崇.  水利水電技術(shù). 2010(11)
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博士論文
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碩士論文
[1]基于專家系統(tǒng)的船舶電力系統(tǒng)故障診斷[D]. 顧兆丹.大連海事大學(xué) 2012
[2]基于故障樹的船用輸送裝置故障診斷應(yīng)用研究[D]. 張永慶.西安工業(yè)大學(xué) 2012
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TRT故障診斷技術(shù)研究[D]. 楚志發(fā).上海交通大學(xué) 2012
[4]電梯控制柜測試與故障診斷技術(shù)的研究[D]. 黃堅.浙江工業(yè)大學(xué) 2012
[5]特種設(shè)備重大危險源辨識專家系統(tǒng)[D]. 張家強(qiáng).天津大學(xué) 2012
[6]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)[D]. 黃海闊.蘇州大學(xué) 2011
[7]基于Web的某型火炮故障診斷專家系統(tǒng)研究[D]. 張喆.南京理工大學(xué) 2011
[8]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)故障診斷專家系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D]. 孫闖.吉林大學(xué) 2011
[9]火炮自動供輸彈系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究[D]. 王紅玲.中北大學(xué) 2010
[10]牽引火炮關(guān)鍵部件磨損及故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計[D]. 鄧業(yè)輝.電子科技大學(xué) 2009



本文編號：3096302