作者：赵双龙, 郝永生

作者单位：军械工程学院导弹工程系, 河北 石家庄 050003

关键词：故障诊断; 信息融合; 证据理论; 神经网络; 装备模型

摘要：

针对武器装备故障诊断的多故障问题和单一诊断方法推理能力弱、匹配能力差的缺点,采用ＲＢＦ神经网络数据级融合和ＤＳ证据理论特征级融合相结合的方法应用在二级故障诊断模型中,给出了模型实现步骤,并结合某型导弹制导电子箱故障诊断进行了实验验证.该法使诊断不确定性大大减小,克服了单一方法的缺陷与不足,并使武器装备故障诊断的准确度得到提高.

Equipment fault diagnosis method based on two step data fusion

ZHAO Shuang-long, HAO Yong-sheng

Missile Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China

Abstract: The two step fault diagnosis model of RBF neural network data fusion and DS evidence theory characteristic fusion is given to solve the multiple faults problem in weapons and equipment fault diagnosis and overcome the defects of a single diagnostic method's weakly reasoning and matching capacity. The step to realize the model is given. The model was verified by experiments combined with a certain type of missile guidance electronic box failure, and it reduced the diagnosis uncertainty greatly. This method overcomes the shortcomings and deficiencies of a single method and improves the fault diagnosis accuracy of the weapons and equipment.

Keywords: fault diagnosis; information fusion; evidence theory; neural network; equipment model

2011, 37(3): 74-77  收稿日期: 2010-9-17;收到修改稿日期: 2010-12-3

基金项目: 

作者简介: 赵双龙(1984-),男,河北保定市人,硕士研究生,专业方向为检测信号获取与处理.

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