本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的武器火控系統(tǒng)故障診斷研究

  更多相關(guān)文章： 粗糙集 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷 D-S證據(jù)理論 信息融合

【摘要】：為減少傳統(tǒng)方法中利用單個參數(shù)對武器火控系統(tǒng)進行故障診斷的不確定性,采用粗糙集、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的多源信息融合方法 ,建立了武器火控系統(tǒng)故障診斷的模型。首先從原始數(shù)據(jù)中提取不同故障的特征信息,并將其作為診斷對象狀態(tài)的證據(jù);然后利用粗糙集對故障特征進行屬性約簡和值約簡;建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)造學習樣本,通過離線學習訓練得到各個證據(jù)體對于識別框架中各種故障的基本概率分配;最后利用D-S合成法則和診斷決策規(guī)則對融合信度區(qū)間進行決策分析,得到最終的診斷結(jié)果。該故障診斷模型的可靠性降額準確性遠大于利用單個特征域進行診斷的局部診斷結(jié)果 ,提高了武器火控系統(tǒng)故障診斷的精度。
【作者單位】： 海軍駐天津八三五七所軍事代表室;天津津航計算技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 粗糙集 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷 D-S證據(jù)理論 信息融合
【分類號】：E92;TP202
【正文快照】： 1引言由于武器火控系統(tǒng)設(shè)備量大,內(nèi)部和外部接口繁多,發(fā)生故障的形式多種多樣,因此武器火控系統(tǒng)故障診斷是一個具有多輸入、多輸出、不確定性多的復雜非線性問題。由于輸入和干擾因素與輸出的關(guān)系相當復雜,又是高階非線性系統(tǒng),加之內(nèi)部和外部參數(shù)的不確定性,使得為武器火控系

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本文編號：718157