本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)電子系統(tǒng)故障診斷方法研究

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【摘要】：民航作為重要的交通運(yùn)輸部門,發(fā)展越來越快。民航的快速發(fā)展,使得飛機(jī)的更新?lián)Q代也越來越快,很多飛機(jī)老齡化越來越嚴(yán)重,這樣就會使飛機(jī)在運(yùn)行的過程中發(fā)生很多故障。故障的存在就會影響到飛行的安全,所以飛機(jī)故障的檢測與維修就成為了重要的任務(wù)。飛機(jī)本身是一個復(fù)雜的系統(tǒng),其故障類型及影響也是紛繁復(fù)雜的。在飛機(jī)的運(yùn)營過程中,一些故障的發(fā)生可能會帶來災(zāi)難性的后果,如何正確及時地診斷出飛機(jī)的故障對保證飛機(jī)安全地運(yùn)營十分重要。飛機(jī)維修效率的低下和維修量的急劇增加使得飛機(jī)維修中故障檢測的準(zhǔn)確性和快速性成為了必需的研究方向。目前,對飛機(jī)復(fù)雜系統(tǒng)所進(jìn)行的智能故障診斷已成為提高維修效率的研究重點粗糙集理論是一種新的處理模糊和不確定性知識的數(shù)學(xué)工具,具有處理數(shù)據(jù)能力強(qiáng)、算法簡單、易于實現(xiàn)的特點。本文收集了航空公司B737飛機(jī)自動飛行系統(tǒng)故障信息利用粗糙集分析,經(jīng)過屬性的約簡和值約簡找出關(guān)鍵條件屬性并且得出了簡單的故障診斷規(guī)則,這樣就解決了系統(tǒng)故障原因診斷不明或原因眾多的問題,具有一定的現(xiàn)實意義;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于飛機(jī)系統(tǒng)故障的識別與分類,將原始數(shù)據(jù)利用粗糙集刪除冗余屬性,得到數(shù)據(jù)中的核心內(nèi)容并將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù),減少樣本容量,簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程,克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于訓(xùn)練樣本過大而造成的一些問題,從而實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集理論的有機(jī)結(jié)合,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更加的快速和精確。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 粗糙集 屬性約簡 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V267;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章緒論9-13
• 1.1 課題研究背景和意義9
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀和發(fā)展方向9-11
• 1.3 論文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排11-13
• 第二章粗糙集理論基礎(chǔ)13-20
• 2.1 知識及其表達(dá)13-14
• 2.2 粗糙集的基本概念和運(yùn)算方法14-16
• 2.3 知識的約簡16-17
• 2.4 決策系統(tǒng)屬性約簡及其算法17-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其應(yīng)用20-30
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述20
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點及其應(yīng)用20-22
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點20-21
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用21-22
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型22-24
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-27
• 3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)24-25
• 3.4.2 BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法25-27
• 3.5 粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的可行性27-29
• 3.6 本章小結(jié)29-30
• 第四章 粗糙集理論在飛機(jī)系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用30-46
• 4.1 故障數(shù)據(jù)的獲取及處理30-32
• 4.2 決策表建立及約簡32-37
• 4.2.1 經(jīng)典屬性約簡算法的不足33
• 4.2.2 對不相容決策表的處理33-34
• 4.2.3 差別矩陣的化簡和屬性的選取34-35
• 4.2.4 改進(jìn)算法步驟35-37
• 4.3 值約簡及規(guī)則獲取37-38
• 4.3.1 引言37
• 4.3.2 改進(jìn)的值約簡算法流程37-38
• 4.4 實例分析38-44
• 4.5 本章小結(jié)44-46
• 第五章 基于粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)系統(tǒng)故障診斷46-54
• 5.1 概述46
• 5.2 粗糙集與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方式46-47
• 5.2.1 松散耦合方式46-47
• 5.2.2 緊密耦合方式47
• 5.3 粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合診斷47-52
• 5.3.1 思路分析及算法流程47-49
• 5.3.2 實例分析49-52
• 5.4 本章小結(jié)52-54
• 第六章結(jié)論與展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59-60
• 作者簡介60

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