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1、航電設(shè)備是現(xiàn)代化戰(zhàn)斗機(jī)的重要組成部分。隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,航電設(shè)備變得越來(lái)越復(fù)雜,傳統(tǒng)意義上的故障診斷方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)實(shí)需求。信息融合技術(shù)能夠綜合多個(gè)信息源提供的冗余和互補(bǔ)信息,獲得對(duì)被診斷對(duì)象全面、準(zhǔn)確的信息,得到更精確的判斷。本文將信息融合技術(shù)用于航電設(shè)備故障診斷研究中,構(gòu)建了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論決策融合的故障診斷方法。
針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論表現(xiàn)的不足性和互補(bǔ)性,信息融合特征級(jí)部分采用了結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)
2、的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。對(duì)于隨著輸入?yún)⒘康脑龆?,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)泛化能力差的缺點(diǎn),將聚類算法引入結(jié)構(gòu)中,進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。采用一個(gè)實(shí)例進(jìn)行故障診斷,通過(guò)與BP結(jié)構(gòu)、RBF結(jié)構(gòu)的比較,表明此種結(jié)構(gòu)方法的學(xué)習(xí)速度快、診斷精度高。
針對(duì)故障診斷的不確定性,信息融合決策級(jí)部分采用了D-S證據(jù)理論方法。對(duì)于證據(jù)理論中證據(jù)之間的高沖突情況下無(wú)法獲得正確結(jié)果現(xiàn)象,提出了兩級(jí)修改證據(jù)源的方法。第一級(jí)修改是在基本概率賦值的獲取過(guò)程中,基于特
3、征級(jí)輸出各模式正確率的改進(jìn)方法;第二級(jí)修改是對(duì)證據(jù)出現(xiàn)高沖突的情況,基于證據(jù)之間貼近度的修改方法。最后,用實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性。
為了進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)泛化能力,根據(jù)參數(shù)空間將一個(gè)大規(guī)模模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分為若干個(gè)小規(guī)模模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決D-S證據(jù)理論中基本概率賦值獲取難的缺點(diǎn),而證據(jù)理論可以綜合多子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的冗余性,將兩者綜合起來(lái)使用,可以發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)和長(zhǎng)處。最后以航空電臺(tái)為例,驗(yàn)證了多子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局
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