本文關(guān)鍵詞： 火控系統(tǒng)裝置 故障診斷專家系統(tǒng) 粗糙集 故障樹 改進的HAL算法　出處：《沈陽工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：坦克火控系統(tǒng)功能強大、整體技術(shù)水平先進,能夠明顯提高坦克的火力打擊能力,坦克火控系統(tǒng)整體技術(shù)先進、各設(shè)備結(jié)構(gòu)復雜、工作原理非常復雜、維修設(shè)備難度高,目前檢測設(shè)備不能滿足對其維修要求。因此,研發(fā)新的火控系統(tǒng)裝置檢測設(shè)備,維修火控系統(tǒng)成為需要迫切解決的問題。所以,本文提出了坦克火控系統(tǒng)裝置故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn),主要的研究內(nèi)容如下:首先,對火控系統(tǒng)裝置故障診斷專家系統(tǒng)進行了知識獲取工作。采用分辨矩陣算法明確了故障部位,利用故障樹分析法實現(xiàn)故障知識獲取,解決了火控系統(tǒng)裝置故障診斷專家系統(tǒng)知識獲取難題。根據(jù)粗糙集分辨矩陣挖掘到的故障樹頂事件選擇具體的一個故障樹進行診斷,再求解出這個故障樹的最小割集,定位故障原因。其次,建立了火控系統(tǒng)裝置故障診斷專家系統(tǒng)知識庫�；鹂叵到y(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)的知識表示選取產(chǎn)生式規(guī)則表示;火控系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)知識庫的建立和存儲通過Sqlserver2012數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn),通過C#編程設(shè)計了知識庫的管理模塊。再次,實現(xiàn)了火控系統(tǒng)裝置故障診斷專家系統(tǒng)推理機制的設(shè)計。提出了改進的HAL模式匹配算法,實現(xiàn)了火控系統(tǒng)裝置故障診斷專家系統(tǒng)推理機功能,此算法的應(yīng)用使推理機性能大大提高。最后,完成了火控系統(tǒng)裝置故障診斷專家系統(tǒng)的軟件設(shè)計。對火控系統(tǒng)裝置故障診斷專家系統(tǒng)功能模塊進行設(shè)計和整體工作流程進行設(shè)計,并采用C#和Sqlserver2012數(shù)據(jù)庫作為火控系統(tǒng)裝置故障診斷專家系統(tǒng)的軟件平臺,完成了各功能模塊的功能設(shè)計。
[Abstract]:Tank fire control system has powerful functions, advanced overall technology, can obviously improve the tank's firepower attack ability. The tank fire control system is advanced in overall technology, the structure of each equipment is complex, and the working principle is very complex. It is very difficult to maintain the equipment, and the current testing equipment can not meet the requirements of its maintenance. Therefore, the development of new fire control system equipment detection equipment, maintenance of the fire control system has become an urgent problem to be solved. This paper presents the design and implementation of the tank fire control system fault diagnosis expert system. The main research contents are as follows: first of all. The knowledge acquisition of fault diagnosis expert system of fire control system is carried out. The fault location is determined by using the resolution matrix algorithm and the fault knowledge acquisition is realized by fault tree analysis method. The problem of knowledge acquisition in fault diagnosis expert system of fire control system is solved, and a specific fault tree is selected for diagnosis according to the top event of fault tree mined by rough set resolution matrix. Then the minimum cut set of the fault tree is solved to locate the fault cause. Secondly. The knowledge base of fault diagnosis expert system of fire control system is established, and the knowledge representation of fault diagnosis expert system of fire control system is presented. The establishment and storage of the knowledge base of the fire control system fault diagnosis expert system is realized by Sqlserver2012 database, and the management module of the knowledge base is designed by C # programming. The reasoning mechanism of expert system for fault diagnosis of fire control system is designed. An improved HAL pattern matching algorithm is proposed and the function of inference engine of expert system for fault diagnosis of fire control system is realized. The application of this algorithm greatly improves the performance of the inference engine. Finally. Completed the fire control system equipment fault diagnosis expert system software design. The fire control system equipment fault diagnosis expert system function module design and the overall workflow design. Using C # and Sqlserver2012 database as the software platform of the fire control system equipment fault diagnosis expert system, the functional design of each function module is completed.
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：E923.1;TP182

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本文編號：1476783