本文關(guān)鍵詞：激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：激光壓制觀瞄裝置在上世紀(jì)90年代末就被裝備在了99式主戰(zhàn)坦克火控系統(tǒng)上,曾一度提高了我軍機(jī)械化裝甲部隊(duì)的作戰(zhàn)水平。它是一套集光、機(jī)、電于一體的系統(tǒng),工藝流程和運(yùn)行機(jī)理都比較復(fù)雜�，F(xiàn)階段故障發(fā)生后的原因查找和對(duì)具體故障部位的定位仍然依靠維修人員來(lái)分析,在快速性和準(zhǔn)確性上受限于維修人員經(jīng)驗(yàn)水平。因此,亟需開(kāi)發(fā)一套實(shí)時(shí)的故障診斷專家系統(tǒng),快速檢測(cè)出具體故障部位并分析出故障原因,以供維修人員參考。為此,本文對(duì)激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程與實(shí)現(xiàn)方法做了一定的研究,主要的研究?jī)?nèi)容如下:首先,對(duì)激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取方式做出了研究。采用基于粗糙集理論的改進(jìn)DMI相對(duì)屬性約簡(jiǎn)算法和建立故障樹(shù)的方式進(jìn)行知識(shí)獲取,解決了傳統(tǒng)的故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)獲取難的問(wèn)題。采用改進(jìn)的DMI相對(duì)屬性約簡(jiǎn)算法獲取的診斷規(guī)則挖掘故障樹(shù)的頂事件,以便于選取某一故障樹(shù)進(jìn)行診斷,再利用已建立的故障樹(shù)及其分析法求出此故障樹(shù)的最小割集,亦即產(chǎn)生故障的具體原因。其次,對(duì)激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建方式做出了研究。采用產(chǎn)生式知識(shí)表示法對(duì)激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)的知識(shí)進(jìn)行表示;采用Access 2000數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)對(duì)激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行建立和存儲(chǔ),并通過(guò)Visual C++6.0中的MFC基礎(chǔ)類程序設(shè)計(jì)來(lái)對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行管理和維護(hù)。再次,對(duì)激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)推理機(jī)的設(shè)計(jì)做出了研究。通過(guò)對(duì)不同故障診斷專家系統(tǒng)的推理控制策略的比對(duì),本文采用改進(jìn)的正向推理(Improved Forward Reasoning,簡(jiǎn)稱IFR,以下都以“IFR”來(lái)代替“改進(jìn)的正向推理”)算法完成了激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)推理機(jī)的設(shè)計(jì),并且使其診斷推理效率在一定程度上得以提高。最后,對(duì)激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)軟件的開(kāi)發(fā)做出了研究。根據(jù)故障診斷專家系統(tǒng)的基本構(gòu)造,對(duì)激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)軟件進(jìn)行了模塊化設(shè)計(jì),并采用Visual C++6.0編程軟件和Access 2000數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合開(kāi)發(fā)了激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)軟件,使得各個(gè)模塊的功能得以實(shí)現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：激光壓制觀瞄裝置 故障診斷專家系統(tǒng) 改進(jìn)DMI相對(duì)屬性約簡(jiǎn)算法 故障樹(shù) 改進(jìn)正向推理算法
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：E933;TP182
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10
• 1.2 研究目的及意義10-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.4 激光壓制觀瞄裝置簡(jiǎn)介14-15
• 1.5 專家系統(tǒng)概述15-17
• 1.6 研究?jī)?nèi)容17-18
• 第2章 激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)獲取研究18-38
• 2.1 粗糙集基礎(chǔ)理論18-20
• 2.1.1 決策系統(tǒng)與決策表18-19
• 2.1.2 不可分辨關(guān)系與等價(jià)關(guān)系的相對(duì)分類能力19
• 2.1.3 相對(duì)屬性約簡(jiǎn)與核屬性19-20
• 2.2 基于粗糙集理論的改進(jìn)DMI算法知識(shí)獲取模型20-21
• 2.3 基于改進(jìn)DMI算法的故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)獲取21-29
• 2.3.1 診斷決策表的描述21
• 2.3.2 基于粗糙集理論的改進(jìn)DMI相對(duì)屬性約簡(jiǎn)算法21-22
• 2.3.3 屬性值約簡(jiǎn)算法22-23
• 2.3.4 診斷規(guī)則的檢測(cè)23
• 2.3.5 診斷規(guī)則獲取算例23-29
• 2.4 故障樹(shù)及其分析法的簡(jiǎn)介29-30
• 2.5 故障樹(shù)的建立30-31
• 2.5.1 故障樹(shù)的建立步驟30
• 2.5.2 故障樹(shù)的建立規(guī)則30-31
• 2.6 故障樹(shù)的定性分析31-32
• 2.6.1 故障樹(shù)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)31-32
• 2.6.2 故障樹(shù)的最小割集32
• 2.7 激光壓制觀瞄裝置故障樹(shù)的建立與最小割集的求取32-37
• 2.7.1 激光壓制觀瞄裝置故障樹(shù)的建立32-36
• 2.7.2 激光壓制觀瞄裝置故障樹(shù)最小割集的求取36-37
• 2.8 本章小結(jié)37-38
• 第3章 激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的研究38-46
• 3.1 專家系統(tǒng)的知識(shí)表示38-41
• 3.1.1 知識(shí)表示規(guī)則38-39
• 3.1.2 知識(shí)表示方式39-40
• 3.1.3 激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)的知識(shí)表示40-41
• 3.2 激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的建立41-43
• 3.3 激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)管理43-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第4章 激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)推理機(jī)的設(shè)計(jì)46-52
• 4.1 推理方法46-47
• 4.2 推理控制策略47-48
• 4.3 IFR算法48-50
• 4.4 基于IFR的激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)推理機(jī)的設(shè)計(jì)50-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第5章 激光壓制觀瞄裝置故障診斷專家系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)52-61
• 5.1 功能模塊的設(shè)計(jì)52-53
• 5.2 工作流程的設(shè)計(jì)53-54
• 5.3 功能模塊的實(shí)現(xiàn)54-60
• 5.3.1 系統(tǒng)登錄模塊設(shè)置54-56
• 5.3.2 知識(shí)獲取模塊56
• 5.3.3 知識(shí)庫(kù)管理模塊56
• 5.3.4 推理機(jī)模塊56-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第6章 結(jié)論61-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 在學(xué)研究成果66-67
• 致謝67

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：366097