基于粗糙集-神經網絡的自動裝填控制系統(tǒng)的檢測與診斷.pdf

1、自動裝填控制系統(tǒng)是火炮供輸彈裝置中非常重要的子系統(tǒng)之一，其結構十分復雜，故障發(fā)生率較高，該系統(tǒng)性能的好壞直接影響火炮的整體運行情況。因此，如何提高火炮的可靠性、降低故障發(fā)生率在現代智能化戰(zhàn)爭中具有非常重要的意義。隨著智能技術的發(fā)展，很多學者采用神經網絡技術進行故障診斷，而將粗糙集理論作為前置系統(tǒng)進行樣本數據的預處理，也在很多領域的應用中得到了證實。因此，本文設計了一套自動裝填控制系統(tǒng)，并在此基礎上，引入粗糙集-神經網絡算法，以解決自動裝

2、填系統(tǒng)的故障診斷問題。
　　本文首先分析了裝填系統(tǒng)所要完成的基本任務和控制要求，結合實際的應用情況，對自動控制系統(tǒng)進行了整體方案設計。系統(tǒng)采用LPC2294為主控芯片，附加其它的功能單元，完成了裝填控制系統(tǒng)硬件電路設計和軟件程序開發(fā)。系統(tǒng)利用VS2008設計了上位機顯示界面，通過串口完成上位機與控制系統(tǒng)之間的通信
　　以裝填系統(tǒng)為研究對象，針對控制過程中現場單元關鍵部位的動作狀態(tài)，重點研究了將粗糙集與神經網絡相結合對本系統(tǒng)進

3、行故障診斷的算法實現。首先采集數據，形成樣本數據表，然后利用粗糙集理論中的Pawlak屬性重要度算法完成對數據的約簡，去除冗余屬性；將約簡之后的數據作為樣本數據，進行徑向基網絡的訓練，訓練過程中，通過不斷的調整徑向基函數的擴展常數，使網絡的輸出達到最優(yōu)，最后用一組測試數據對網絡進行測試，驗證該網絡診斷結果的優(yōu)劣。實驗證明，本系統(tǒng)具有很高的診斷效率，大大提高了自動裝填系統(tǒng)的可靠性。
　　本文完成了自動裝填控制系統(tǒng)硬件和軟件的調試,并