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粗集信息分析在故障诊断中的应用及自修复飞行控制系统效能评估

徐德友  
【摘要】: 本文提出了一种求取知识属性约简的迭代算法,该算法以粗糙集中集合近似质量为迭代准则,每次约简后的近似质量不应小于前次的近似质量。保证了所求取的约简对问题的分类能力不会减弱。该算法避免了求取差别矩阵(discernibility matrix)和差别函数(discernibility function)的复杂过程,简单实用,可以用较少的计算时间求出约简。 针对特征提取中存在的噪声污染问题,本文分析了采用粗集上近似进行特征提取可以处理含有噪声数据的原因;证明了上近似质量随着条件属性的压缩而降低,从而提出了一种基于集合上近似的质量来进行特征提取的算法,该算法以集合上近似质量为迭代准则,通过设置一阈值来求取θ-约简,得到所要提取的特征。可以有效地抑制特征提取中的噪声污染问题。 本文给出了一种基于粗集模型的故障诊断方法。以粗集作为理论工具,将系统的故障信息表示为一种信息系统,进而表示为决策表的形式,然后利用粗集方法对决策表进行属性简化,提取决策规则,再利用规则完成系统的故障检测。这种方法可直接处理系统的可测输出信号,不需要对象的数学模型和相关先验知识,具有较高的实用性。 由于实际诊断问题的复杂性和各种诊断方法所固有的局限性,只应用一种诊断方法就完全解决实际系统的诊断问题几乎是不可能的。针对这种单一的故障诊断方法性能上的局限性,本文提出了一种基于粗糙神经网络的歼击机结构故障诊断方法。由于诊断方法之间的互补性,使得基于上述方案的系统的综合诊断性能得到大幅提高。该方法可以进行组合故障的诊断,可以对故障程度大小进行辨识,而且保持了较好的鲁棒性,对于飞机故障诊断具有实用价值。 本文对故障诊断中的一些基本问题进行了概括,包括基本定义、故障分类、故障诊断任务及故障诊断系统的结构;给出了故障诊断系统的性能评价指标体系;对故障诊断方法做了简单的回顾、分析,并做出了一般性的定性评价,给出了各种方法的对比评价结果;本文还给出具体评估一个故障诊断系统或算法的步骤,并结合几种诊断方法做了详细的评估,得出了有益的结论。 本文提出了自修复飞行控制系统效能评估体系的选取原则和自修复飞行控制系统效能评估的指标体系;给出了自修复飞行控制系统效能评估的一些基本概念。提出了一种基于层次分析和粗集理论相结合的系统综合效能评估方法,该方法较传统的层次分析法有更强的客观性。给出了自修复飞行控制系统效能评估的一般过程和步骤,可为自修复飞行控制系统的效能评估实施规范的制定提供帮助和依据。


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