基于數(shù)據(jù)挖掘的組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷方法的研究.pdf

1、組合導(dǎo)航是未來導(dǎo)航技術(shù)應(yīng)用的主要模式,在航空、航天與航海領(lǐng)域都具有極其重要的地位。組合導(dǎo)航系統(tǒng)肩負(fù)著飛機(jī)、導(dǎo)彈、艦船等載體的導(dǎo)航定位、姿態(tài)控制重要職責(zé),其可靠性直接關(guān)系到運(yùn)載體及全體機(jī)組人員的安全,因而導(dǎo)航設(shè)備的故障檢測(cè)與診斷技術(shù)日益受到人們的關(guān)注,對(duì)確保組合導(dǎo)航系統(tǒng)良好的工作具有深遠(yuǎn)意義。因此對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷顯得尤為重要,智能故障診斷技術(shù)的迅速發(fā)展為診斷技術(shù)提供了一條新途徑。
　　 本文以SINS/GPS/DVL,組

2、合導(dǎo)航系統(tǒng)為研究對(duì)象,從導(dǎo)航系統(tǒng)的信息融合技術(shù)出發(fā),通過卡爾曼濾波技術(shù)提取樣本數(shù)據(jù),并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完成了對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的診斷數(shù)據(jù)處理和故障分類。同時(shí)本文在分析不同數(shù)據(jù)挖掘方法的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,并將這兩種數(shù)據(jù)挖掘方法結(jié)合起來形成了粗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。最后設(shè)計(jì)了一個(gè)組合導(dǎo)航故障診斷系統(tǒng),仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性
　　 首先,本文在查閱大量國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,概述了故障檢測(cè)與診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,闡述

3、了數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀,介紹了艦船組合導(dǎo)航系統(tǒng),并針對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一的多信息融合技術(shù)中的卡爾曼濾波和聯(lián)邦卡爾曼濾波技術(shù)進(jìn)行了研究,為組合導(dǎo)航故障診斷系統(tǒng)的建立以及樣本數(shù)據(jù)的提取奠定了理論基礎(chǔ)。
　　 其次,介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念及其常用的方法,主要針對(duì)粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了研究。在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,為了更好的實(shí)現(xiàn)故障診斷,闡述了粗糙集理論及其在故障診斷中的應(yīng)用,將粗糙集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,研究了粗神經(jīng)網(wǎng)

4、絡(luò)的故障診斷模型。通過舉例應(yīng)用驗(yàn)證了該算法能夠較好地對(duì)陀螺儀進(jìn)行故障診斷。
　　 最后,把粗糙集理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及卡爾曼濾波技術(shù)應(yīng)用于組合導(dǎo)航系統(tǒng)中,以SINS/GPS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)為例給出了導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷的原理和結(jié)構(gòu),并給出了粗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷的設(shè)計(jì)過程。仿真選擇三層BP網(wǎng)絡(luò),以卡爾曼濾波器觀測(cè)殘差中的速度分量和位置分量為輸入向量,對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并對(duì)訓(xùn)練后的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。理論研究和仿真結(jié)果表明了該方法的可行