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火炮状态智能诊断技术研究
作 者: 吴军
导 师: 张相炎
学 校: 南京理工大学
专 业: 武器系统与运用工程
关键词: 故障诊断 反后坐 GA-BP网络 专家系统 模糊综合诊断
分类号: TJ307
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 39次
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内容摘要
火炮状态智能诊断技术对提高火炮作战性能具有重要意义,而目前对于火炮诊断技术主要采用传统的诊断监测技术,如油液分析、信号分析以及虚拟样机技术,这些诊断技术对于解决火炮复杂的故障效率较低,因此本文将智能诊断技术运用于火炮状态诊断。针对火炮不同故障将采用不同的智能诊断技术来对火炮系统进行全面诊断以及提高诊断的准确性,本文介绍了运用于火炮状态监测与智能诊断系统的三种智能诊断技术。模糊综合诊断技术通过对火炮故障现象与故障原因模糊综合评价来对火炮主要子系统(反后坐装置、炮闩、自动装填系统等)进行诊断;GA-BP网络诊断技术通过火炮监测故障参数与故障原因之间的输入输出映射关系进行诊断,主要运用于火炮较小子系统或零部件(如制退机);而基于案例的专家系统诊断技术则是通过火炮故障案例匹配搜索来进行诊断,运用于火炮特殊故障(如油路故障、电器故障等),另外采用matlab(?)分别建立了反后坐过长模糊综合诊断模型和制退机GA-BP网络诊断模型,同时完成了火炮专家诊断系统结构设计。利用智能诊断技术,在VB平台上,开发了火炮状态监测与智能诊断系统。对人机界面进行了设计,包含GA-BP网络诊断界面、专家系统诊断界面、模糊综合故障诊断界面等;完成了VB与matlab语言的混合编程,实现了了VB调用Matlab诊断程序;最后对系统核心—数据库进行了设计,完成数据库共享、编辑等功能。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-7 1 绪论 7-12 1.1 课题的背景与意义 7-8 1.2 国内外诊断技术的研究现状 8-10 1.2.1 小波分析 8 1.2.2 油液分析诊断技术 8-9 1.2.3 基于案例推理的专家诊断技术 9 1.2.4 神经网络诊断技术 9 1.2.5 模糊诊断 9-10 1.3 诊断技术智能化发展 10-11 1.4 本文的研究工作 11-12 2 火炮故障分析 12-19 2.1 火炮故障特征统计分析 12-13 2.2 火炮故障规律统计 13-14 2.3 火炮故障诊断方法分析 14-18 2.3.1 火炮系统故障树分析 15-17 2.3.2 火炮智能诊断方法分析 17-18 2.4 本章小结 18-19 3 基于模糊理论综合诊断方法 19-29 3.1 火炮状态的模糊性 19 3.2 模糊诊断原理及方法 19 3.3 基于模糊理论改进的综合诊断模型 19-22 3.4 模糊综合诊断在火炮反后坐中的运用 22-28 3.4.1 权重集的确定 22-25 3.4.2 故障现象集的确定 25-26 3.4.3 模糊关系矩阵的确定 26-27 3.4.4 模糊综合诊断在火炮反后坐过长中的运用 27-28 3.5 本章小结 28-29 4 GA-BP神经网络诊断方法 29-43 4.1 人工神经网络概述 29-30 4.2 BP网络模型 30-33 4.2.1 BP网络结构及诊断原理 30 4.2.2 BP学习算法的实现 30-32 4.2.3 BP算法的改进 32-33 4.3 GA-BP神经网络模型 33-35 4.3.1 GA算法优化BP网络 33 4.3.2 GA-BP算法实现 33-35 4.4 GA-BP制退机状态诊断中的运用 35-41 4.4.1 火炮后坐、复进模型 35 4.4.2 火炮制退机故障机理分析 35-36 4.4.3 GA-BP网络仿真 36-41 4.5 本章小结 41-43 5 基于案例匹配推理的专家系统诊断方法 43-49 5.1 专家系统概述 43 5.2 火炮专家系统的结构设计 43-48 5.2.1 火炮专家系统的知识表示法设计 44-46 5.2.2 火炮专家系统的知识获取设计 46-48 5.2.3 火炮专家系统的推理机设计 48 5.3 本章小结 48-49 6 火炮状态智能诊断系统的开发 49-60 6.1 引言 49 6.2 状态智能诊断系统设计原则 49-50 6.3 状态智能诊断系统的总体结构 50-51 6.4 火炮状态智能诊断系统软件开发 51-59 6.4.1 可视化窗体界面设计 51-55 6.4.2 窗体界面之间动态链接 55-56 6.4.3 Visual Basic、matlab之间混编程序 56-58 6.4.4 系统故障数据库的开发 58-59 6.5 本章小结 59-60 总结 60-62 致谢 62-63 参考文献 63-66
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中图分类: > 工业技术 > 武器工业 > 火炮 > 一般性问题 > 保养与维修
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