基于粒子群-神经网络自动装填控制系统故障诊断地研究

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1、图书分类号TP301密级非密注1UDC硕士学位论文基于粒子群-神经网络的自动装填控制系统故障诊断的研究顾秀江指导教师姚竹亭教授申请学位级别工学硕士专业名称模式识别与智能系统论文提交日期2012年6月4日论文答辩日期2012年5月31日学位授予日期年月日论文评阅人夏路易教授潘宏侠教授答辩委员会主席郑海起教授2012年6月4日注1：注明《国际十进分类法UDC》的分类号原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或

2、集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名：日期

3、：导师签名：日期：基于粒子群-神经网络的自动装填控制系统故障诊断的研究摘要自动装填控制系统是火炮自动供输弹系统的关键子系统，其性能的好坏将直接影响火炮的威力和自身的生存能力，而自动装填控制系统又是火炮上故障发生率较高的子系统之一，故如何预防其故障的发生对火炮的总体作战效能将起到至关重要的作用。随着军事装备系统结构的复杂化，采用传统的故障诊断方法已经很难满足自动装填控制系统故障诊断的精度需求。为了保证自动装填装置能够在规定的时间内和复杂的工作环境下完成预期的功能，本文采用混沌粒子群优化神经网络的方法对某火炮

4、的自动装填控制系统的故障诊断进行了实验性的研究。首先，介绍了自动装填系统的国内外发展现状以及对其进行故障诊断的重大意义。分析了自动装填系统的组成及其动作顺序，研究了自动装填控制系统的硬件组成和软件设计模块。根据自动装填控制系统的工作原理，统计分析了自动装填系统的主要故障模式。其次，研究了粒子群优化算法和神经网络相结合的可行性及其基本原理，并使用粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化。粒子群优化算法具有简单、易于实现、没有太多调整参数等特点，但其在后期的优化过程中种群的多样性逐渐降低，导致停滞早熟

5、等现象的发生。故本文对粒子群优化算法进行了改进，将混沌优化策略引入粒子群优化算法中，这样既丰富了种群的多样性，也进一步提高了混合算法的整体效能。最后，构建了神经网络故障诊断系统。在MATLAB平台上分别实现了BP算法、PSO-BP算法和CPSO-BP算法对BP网络的训练仿真及测试，并对这三种算法的训练和测试结果进行了比较分析，最后结论得出CPSO-BP算法对自动装填控制系统系统来说是一种比较理想的故障诊断算法，具有更高的诊断效率与精度。关键词：自动装填控制系统，粒子群优化算法，混沌优化算法，神经网络Stu

6、dyonAutomaticLoadingControlSystemFaultDiagnosisBasedonParticleSwarm-NeuralNetworkAbstractAutomaticloadingcontrolsystemisthekeysubsystemoftheartilleryautomaticloadingsystem,whoseperformanceisgoodorbadwilldirectlyaffectthepowerofartilleryanditssurvivalabili

7、ty,andautomaticloadingcontrolsystemisoneofthehighfaultincidencesubsystemsonartillery,sohowtopreventitsfaultwillplayacrucialrolefortheoveralloperationaleffectivenessoftheartillery.Asmilitaryequipmentsystemstructureismorecomplicated,theuseofthetraditionalfa

8、ultdiagnosismethodhasbeendifficulttomeettobetheaccuracyrequirementofautomaticloadingcontrolsystemfaultdiagnosis.Inordertoguaranteethatautomaticloadingdevicecanaccomplishitsprospectivefunctionwithintheprescriptivetim