基于信息融合的武器火控系统故障诊断研究

发布时间：2017-08-22 08:37

  本文关键词：基于信息融合的武器火控系统故障诊断研究

  更多相关文章： 粗糙集 BP神经网络 故障诊断 D-S证据理论 信息融合

【摘要】：为减少传统方法中利用单个参数对武器火控系统进行故障诊断的不确定性,采用粗糙集、BP神经网络和D-S证据理论相结合的多源信息融合方法 ,建立了武器火控系统故障诊断的模型。首先从原始数据中提取不同故障的特征信息,并将其作为诊断对象状态的证据;然后利用粗糙集对故障特征进行属性约简和值约简;建立BP神经网络,构造学习样本,通过离线学习训练得到各个证据体对于识别框架中各种故障的基本概率分配;最后利用D-S合成法则和诊断决策规则对融合信度区间进行决策分析,得到最终的诊断结果。该故障诊断模型的可靠性降额准确性远大于利用单个特征域进行诊断的局部诊断结果 ,提高了武器火控系统故障诊断的精度。
【作者单位】： 海军驻天津八三五七所军事代表室;天津津航计算技术研究所;
【关键词】： 粗糙集 BP神经网络 故障诊断 D-S证据理论 信息融合
【分类号】：E92;TP202
【正文快照】： 1引言由于武器火控系统设备量大,内部和外部接口繁多,发生故障的形式多种多样,因此武器火控系统故障诊断是一个具有多输入、多输出、不确定性多的复杂非线性问题。由于输入和干扰因素与输出的关系相当复杂,又是高阶非线性系统,加之内部和外部参数的不确定性,使得为武器火控系

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本文编号：718157