組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷方法集成與系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、隨著科技的發(fā)展,組合導(dǎo)航系統(tǒng)已成為艦船必備的導(dǎo)航系統(tǒng),當(dāng)今許多重大的科學(xué)發(fā)現(xiàn)和新技術(shù)的出現(xiàn),有力地推動了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展。概括起來,組合導(dǎo)航系統(tǒng)正朝著小型化、多功能、多模式、高精度、高可靠性的方向發(fā)展。故障診斷技術(shù)的出現(xiàn)為提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)運行的可靠性和導(dǎo)航精度提供了一條新途徑。
　　 盡管現(xiàn)有的故障診斷方法在實際應(yīng)用方面取得了諸多成果,但仍存在許多問題:專家系統(tǒng)依據(jù)專家的領(lǐng)域知識、經(jīng)驗進行故障診斷,但是該方法的應(yīng)用要獲取專家的

2、領(lǐng)域知識,而這一點又被公認(rèn)為專家系統(tǒng)研究開發(fā)中的“瓶頸”問題,使得專家系統(tǒng)的應(yīng)用受到了限制。模糊故障診斷方法利用模糊理論來解決故障與征兆之間的不確定關(guān)系,能夠給出故障發(fā)生的概率,結(jié)論明確直觀。但由于隸屬函數(shù)是人為構(gòu)造的,含有一定的主觀因素,如果函數(shù)構(gòu)造不合理,會導(dǎo)致診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性下降。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的分類能力,可以對故障模式進行分類和學(xué)習(xí),進而診斷出故障,但其存在訓(xùn)練速度慢、易陷入局部最優(yōu)值的缺點。為了克服單一故障診斷方法的局限性,

3、探討多種診斷方法集成的混合智能診斷技術(shù)是當(dāng)前故障診斷領(lǐng)域研究熱點之一。
　　 本文以組合導(dǎo)航系統(tǒng)為研究對象,首先論述了故障診斷技術(shù)的發(fā)展概況和主要研究內(nèi)容,給出了故障診斷的具體方法,簡要的介紹了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的組成原理、主要導(dǎo)航系統(tǒng)的工作原理和誤差指標(biāo)。
　　 介紹了免疫算法的基本原理、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的具體過程和步驟,對BP網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)選取規(guī)則作了說明。將免疫算法引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、各層的激活函數(shù)和學(xué)習(xí)訓(xùn)練方

4、法等難以確定,導(dǎo)致得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是最優(yōu)的問題,提出了基于免疫BP網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法,該方法采用了免疫算法對網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法進行編碼、免疫操作,得到最優(yōu)或次優(yōu)解。通過小波包算法對陀螺儀信號進行3層小波包分解,對底層節(jié)點系數(shù)進行特征提取,構(gòu)造出特征向量,作為免疫BP網(wǎng)絡(luò)的輸入,對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試,仿真結(jié)果表明,此方法對故障診斷有很好得效果。
　　 建立組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)方程和觀測方程,給出了徑向基網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練原理,并給

5、出了其具體設(shè)計步驟。通過分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易于陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢等缺點,在分析遺傳算法的遺傳原理和主要要素的基礎(chǔ)上,提出了采用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)的方法,并以組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷為對象,進行仿真驗證。
　　 針對單一故障診斷方法可能存在誤診或漏診的缺點,從SINS/GPS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)的實際出發(fā),建立了基于D-S證據(jù)理論的BP網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳RBF網(wǎng)絡(luò)等三種故障診斷方法集成的診斷系統(tǒng),對診斷結(jié)果進行決策融合,