随着科学技术的进步,现代战争对武器装备的信息化、智能化提出了新的要求。炮控箱作为坦克武器系统的中枢,其性能的高低直接决定了武器系统的性能状况。由于坦克的工作环境复杂,工作强度大,炮控箱的故障是在所难免的,所以研制炮控箱的故障诊断系统是军事现代化的必然要求。炮控箱是一个复杂的电气控制设备,它的内部器件相互关联耦合,不同的故障征兆产生的故障模式不同,同一个故障模式也可能是由多种故障机理引起的,这种故障间的不确定性导致炮控箱故障定位困难。而且炮控箱会由于环境突变或人为因素导致零部件或子系统产生突发性故障,这将使炮控箱的控制精度下降,甚至导致炮控箱停止工作,所以必须在故障发生时准确判断故障部位并及时更换故障部件。本文采用基于贝叶斯网络的故障诊断方式解决炮控箱故障诊断所面临的问题,具体研究内容如下:首先,本文通过分析炮控箱的故障模式与故障机理,发现炮控箱故障诊断系统的难点主要在于故障诊断过程中不确定性。通过分析比较现有的几种不确定性理论,提出了将贝叶斯网络作为故障诊断模型解决故障推理的不确定性,用DS证据理论解决专家先验知识的不确定性。其次,介绍了贝叶斯网络的基本理论以及贝叶斯网络的建模方法。由于炮控箱的故障样本缺乏,故障数据不完整等特性,提出了基于故障树模型的炮控箱贝叶斯网络建模方法。该方法根据炮控箱故障机理建立故障树模型,然后将故障树转化为贝叶斯网络,解决了故障树模型推理速度慢、不能表达多态逻辑关系以及不能表达不确定性等问题。再次,为了将多位专家表达的模糊知识量化为故障概率,提出了用DS证据理论与层次分析法相结合的方法,用DS证据理论融合不同专家的经验知识解决因为专家知识的差异性以及专家自身的局限性所导致的不确定性问题,然后根据层次分析法构建两两比较矩阵与知识矩阵,用具体的数值描述故障事件之间的重要程度,将专家的知识量化为具体的故障概率,并给出了具体的计算方法。最后,应用上述建模方式构建炮控箱的故障诊断系统,描述了故障诊断的流程,并构建了炮控箱的故障树模型与贝叶斯网络。然后以电源信号异常为例,用DS/AHP方法量化了专家知识,并用贝叶斯网络进行了诊断推理。