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武器系统故障诊断中的推理技术研究
引用本文:晁锐,吴明强,孟涛,史慧.武器系统故障诊断中的推理技术研究[J].计算机测量与控制,2007,15(2):214-215,221.
作者姓名:晁锐  吴明强  孟涛  史慧
作者单位:1. 第二炮兵装备研究院,北京,100085
2. 北京航天测控技术开发公司,北京,100830
基金项目:装备研究院创新工程资助项目
摘    要:推理技术是故障诊断系统的核心,目前针对复杂系统的故障推理仍然是个难题,提出了将模糊神经网络与事例推理相融合的集成诊断模型,通过规则推理、事例推理和神经网络推理三个子系统的互相验证,既解决了事例推理不能得到最优解的问题,又解决了模糊神经网络训练样本难以选取的问题,将该推理方法用于某武器系统故障诊断,取得了较好地诊断效果.

关 键 词:模糊神经网络  复杂系统  故障诊断  武器系统  故障诊断  推理方法  技术研究  System  Weapon  Fault  Diagnosis  Technology  Inference  效果  选取  训练样本  问题  最优解  验证  网络推理  神经网络  规则推理  诊断模型  集成
文章编号:1671-4598(2007)02-0214-02
收稿时间:2006-09-11
修稿时间:2006-09-112006-10-09

Study on Inference Technology of Fault Diagnosis for the Weapon System
Chao Rui,Wu Mingqiang,Meng Tao,Shi Hui.Study on Inference Technology of Fault Diagnosis for the Weapon System[J].Computer Measurement & Control,2007,15(2):214-215,221.
Authors:Chao Rui  Wu Mingqiang  Meng Tao  Shi Hui
Abstract:Inference technology is the most important in fault diagnosis system. However it is difficult to draw an inference in complexity system. The model integrated RBR, CBR and FNN is put forward to ,solve the trouble of armament. The problem that inconvenience to get optimization in CBR and select training-sample in FNN is raveled. Emulator shows that the model has more advantage.
Keywords:fuzzy neural network  complexity system  fault diagnosis
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