基于信息融合的武器火控系统故障诊断研究

• 作者: 李振 赵昶宇 邢怀岗
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4142字
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵昶宇		21	15	2.0	2.0
2	李振	海军驻天津八三五七所军事代表室	3	9	2.0	3.0
3	邢怀岗		1	2	1.0	1.0