基于信息融合的火控系统状态评估与故障诊断的研究

发布时间：2020-07-08 11:40

【摘要】：进入21世纪后,军工领域的发展呈指数式发展状态,军用机械设备的发展呈现复杂化、模块化、高精度化的趋势,并且装甲车辆通常情况下是在环境恶劣的野外工作,发生故障的几率随之提高,设备的研制以及故障的发生都会产生巨大的经济费用。因此,本文提出一种适用于保证火控系统安全持续性运行的状态评估与故障类型识别的方法,对保证武器系统的作战能力以及经济效益的提高都具有较大的应用价值。本文提出粗糙集理论(Rough Set Theory,RST)融合DS(Demspter Evidence Theory)证据理论的基于数据驱动的信息融合技术,并建立了火控系统的状态评估模型,通过实例与仿真验证所提方法的有效性。首先提出了基于粗糙集的属性约减算法和基于证据信任度的基本可信度获取方法。针对粗糙集属性约简算法,利用差别矩阵属性约减算法在保留核心指标保证信息系统完整性的前提下,获得最简指标集,提高了工作效率。基于最简离散化决策表,并通过分析上、下近似概念、基本可信度分配以及证据理论的基础后,提出基于证据信任度的基本可信度获取方法,达到了避免人为因素干扰,获得客观基本可信度的目的。接着,本文在分析对比现有DS证据理论合成规则和解决冲突证据问题不足的基础上,提出了一种改进的DS证据理论的证据融合方法,进而建立了基于改进的DS证据理论的火控系统状态评估模型。该方法获取证据间相互支持度后,在保证证据一致性和有效性的前提下,科学有效利用冲突证据并合理分配冲突证据权重,获得经过改进的证据合成法则。经过对比分析,该证据改进方法可有效、准确得出火控计算机运行状态等级以及故障隐患类型。再次,本课题建立了火控计算机电源模块的状态评估模型,利用实例验证粗糙集理论融合改进DS证据理论的信息融合技术能快速有效地减少不确定性和主观性对火控系统的运行状态评估的不利影响。最后,建立了火控计算机及传感器分系统的状态评估与故障诊断仿真平台。本文采用了具备良好人机交互功能的VS2013为开发环境,并采用具有良好兼容性的高级开发语言C#,选用了SQL Server2012数据库存储采集得到的实时数据,并实时保存基于专家经验建立的知识库,开发完成了火控系统实时运行状态评估与故障类型识别的状态运行等级识别系统。
【学位授予单位】：广西科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP273;E923
【图文】：

框架图,系统软件,框架,状态评估

统软件框架的基于状态评估与故障诊断的火控系统综合健康管理平台，是基于粗 DS 证据理论的状态评估模型结合基于规则的专家系统故障树诊断模糙集理论结合 DS 证据理论的状态评估模型，利用粗糙集获得较为客观，在全面分析冲突证据的情况后，利用改进的 DS 证据理论全面融合数行状态。基于规则的专家系统知识库利用坦克系统故障诊断领域的专，对该型坦克火控的故障现象进行分析准确定位。采用粗糙集结合 D态评估仿真软件基于决策结果定位故障的火控系统综合健康管理平台级和故障部位以及维修建议的推送。2-3 为状态评估与故障诊断软件框架，软件以状态评估、诊断引擎为核块、信号处理模块、模型库、状态评估模块和故障定位显示模块组成

条件表,火控计算机,分系统,传感器

图 4-1 火控计算机及传感器分系统部分条件表Figure 4-1 Partial condition table of fire control computer and sensor subsystem论表表示最终的故障信息，如图 4-2 所示。

火控计算机,分系统,结论,条件表

图 4-1 火控计算机及传感器分系统部分条件表Figure 4-1 Partial condition table of fire control computer and sensor subsystem结论表表示最终的故障信息，如图 4-2 所示。

【相似文献】