基于粒子群优化算法的火炮随动系统可靠性评估研究

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武器装备的可靠性体现在系统的质量安全和运行稳定性等方面,它不仅是衡量质量的标准,也是武器装备竞争的关键因素。而现代火炮随动系统作为火炮武器装备的重要组成部分,根本用途是实现高精度自动瞄准。由于工作环境的影响,火炮随动系统各部件的故障形式复杂多样。因此,本文基于火炮随动系统故障维修数据,以及系统的结构和功能,对火炮随动系统进行可靠性分析和评估。主要研究内容如下:1)针对火炮随动系统的结构与功能,采用FMEA(Failure Mode and Effect Analysis,故障模式与影响分析)方法,分析系统的故障原因与问题。结合某型火炮交流电气随动系统的历史故障数据,约定系统层次,确定系统对应部件的故障模式,定位故障原因,并进行严酷度划分,制作FMEA报告。2)为了解决可靠性分析过程中,故障机理和状态不清晰且较为复杂等问题,结合TS模糊理论,构建火炮随动系统T-S模糊FTA模型。针对T-S模糊故障树无法反向推理计算中间事件后验概率等缺陷,但FBN能够直观的表述系统和部件之间不明确的关系,因此将T-S模糊故障树转化为FBN(Fuzzy Bayesian Network,模糊贝叶斯网络)模型。建立FBN可靠性分析模型,结合火炮随动系统故障数据,计算FBN网络重要度,为系统的可靠性改善和优化提供数据支撑。3)针对粒子群优化算法(PSO)全局寻优特性,为了弥补PSO算法局部搜索能力差以及精度不高等问题,提出粒子群优化的BP神经网络算法(PSO-BP)。充分利用粒子群算法的全局搜索特性和BP神经网络的局部搜索特性。基于随动系统的历史故障间隔时间,构造改进的全局IGPSO-BP网络算法模型,进行可靠性评估。与标准的PSO-BP算法、BP神经网络算法对比,改进的算法收敛速度和精度都显著提高,具有更准确的拟合评估能力。4)基于上述步骤,采用MATLAB软件的GUIDE功能,设计出火炮随动系统可靠性评估的图形用户界面(Graphical User Interfaces,简称GUI)系统。软件界面结果显示,设计的随动系统可靠性评估GUI管理系统按照用户界面的控件,能够完成控件对应的任务,设计的GUI系统大大提高了算法进行可靠性评估过程的速度和效率。
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