针对已有导弹故障诊断规则在对新的导弹超差测试数据进行诊断时无法直接得到诊断结果,甚至会出现诊断结果冲突的问题,引入粗糙集理论(Rough Set Theory,RST)对基本概率赋值进行获取,在分析现有D-S合成规则改进方法与冲突证据权重分配方...针对已有导弹故障诊断规则在对新的导弹超差测试数据进行诊断时无法直接得到诊断结果,甚至会出现诊断结果冲突的问题,引入粗糙集理论(Rough Set Theory,RST)对基本概率赋值进行获取,在分析现有D-S合成规则改进方法与冲突证据权重分配方法的基础上,提出了一种改进的冲突证据合成方法,进而建立了基于改进证据理论的导弹故障智能诊断推理模型。实例验证结果表明,该模型能够更加准确地实现导弹的故障定位,且能有效地减少不确定性对导弹故障智能诊断的不利影响。展开更多
文摘针对已有导弹故障诊断规则在对新的导弹超差测试数据进行诊断时无法直接得到诊断结果,甚至会出现诊断结果冲突的问题,引入粗糙集理论(Rough Set Theory,RST)对基本概率赋值进行获取,在分析现有D-S合成规则改进方法与冲突证据权重分配方法的基础上,提出了一种改进的冲突证据合成方法,进而建立了基于改进证据理论的导弹故障智能诊断推理模型。实例验证结果表明,该模型能够更加准确地实现导弹的故障定位,且能有效地减少不确定性对导弹故障智能诊断的不利影响。
基金National Key R&D Program of China(2016YFB0700901)National Natural Science Foundation of China(51761007)+1 种基金Science and Technology Project of Guangxi(2017AD23031)Science and Technology Plan Project of Fujian(18I11010069)。