组合导航系统故障诊断方法集成与系统设计

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组合导航系统故障诊断方法集成与系统设计

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毕业论文范文题目：组合导航系统故障诊断方法集成与系统设计，论文范文关键词：组合导航系统故障诊断方法集成与系统设计
组合导航系统故障诊断方法集成与系统设计毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着科技的发展,组合导航系统已成为舰船必备的导航系统,当今许多重大的科学发现和新技术的出现,有力地推动了组合导航系统的发展。概括起来,组合导航系统正朝着小型化、多功能、多模式、高精度、高可靠性的方向发展。故障诊断技术的出现为提高组合导航系统运行的可靠性和导航精度提供了一条新途径。尽管现有的故障诊断方法在实际应用方面取得了诸多成果,但仍存在许多问题：专家系统依据专家的领域知识、经验进行故障诊断,但是该方法的应用要获取专家的领域知识,而这一点又被公认为专（本文此处忽略..）家系统研究开发中的“瓶颈”问题,使得专家系统的应用受到了限制。模糊故障诊断方法利用模糊理论来解决故障与征兆之间的不确定关系,能够给出故障发生的概率,结论明确直观。但由于隶属函数是人为构造的,含有一定的主观因素,如果函数构造不合理,会导致诊断结果的准确性下降。神经网络具有强大的分类能力,可以对故障模式进行分类和学习,进而诊断出故障,但其存在训练速度慢、易陷入局部最优值的缺点。为了克服单一故障诊断方法的局限性,探讨多种诊断方法集成的混合智能诊断技术是当前（文章此处忽略..）故障诊断领域研究热点之一。本文以组合导航系统为研究对象,首先论述了故障诊断技术的发展概况和主要研究内容,给出了故障诊断的具体方法,简要的介绍了组合导航系统的组成原理、主要导航系统的工作原理和误差指标。介绍了免疫算法的基本原理、网络学习训练的具体过程和步骤,对BP网络的参数选取规则作了说明。将免疫算法引入到神经网络中,针对神经网络的结构、各层的激活函数和学习训练方法等难以确定,导致得到的神经网络不是最优的问题,提出了基于免疫BP网络的故障诊断方法,该方（此处忽略..）法采用了免疫算法对网络的结构和学习训练方法进行编码、免疫操作,得到最优或次优解。通过小波包算法对陀螺仪信号进行3层小波包分解,对底层节点系数进行特征提取,构造出特征向量,作为免疫BP网络的输入,对网络进行训练和测试,仿真结果表明,此方法对故障诊断有很好得效果。建立组合导航系统状态方程和观测方程,给出了径向基网络的学习和训练原理,并给出了其具体设计步骤。通过分析神经网络易于陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,在分析遗传算法的遗传原理和主要要素的基础上,提出了（此处忽略..）采用遗传算法优化神经网络的参数的方法,并以组合导航系统故障诊断为对象,进行仿真验证。针对单一故障诊断方法可能存在误诊或漏诊的缺点,从SINS/GPS/DVL组合导航系统的实际出发,建立了基于D-S证据理论的BP网络、小波神经网络、遗传RBF网络等三种故障诊断方法集成的诊断系统,对诊断结果进行决策融合,得到诊断结果。结果表明,每进行一次故障诊断方法的集成,故障识别率都会提高,有效提高了故障诊断的可靠性与准确性,能够克服单一故障诊断方法的缺陷与不足。

以上为本篇毕业论文范文组合导航系统故障诊断方法集成与系统设计的介绍部分。

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