舰载武器智能自适应诊断测试技术研究.pdf
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1、传统武器故障诊断和测试依托于人员经验和测试仪器,难以适应现代化舰船的故障测试要求。本文对大数据技术和自适应诊断测试技术进行研究,设计舰船武器智能自适应诊断测试系统,重点设计了舰船武器故障特征提取模块和诊断测试模块。使用支持向量机对故障特征进行分类,通过原始数据融合、故障特征融合以及决策融合,系统根据采集的故障特征信息可以作出综合性判断,因而具有较高的可靠性。关键词:卷积神经网络;舰船武器;故障诊断;决策融合中图分类号:U674.7文章编号:1 6 7 2-7 6 49(2 0 2 3)1 6-0 1 8 2-0 4Research on intelligent adaptive diagnos
2、tic testing technology for ship weapons(1.No.91776 Unit of PLA,Beijing 100161,China;2.The 714 Research Institnte of CSSC,Beijing 100101,China)Abstract:The fault judgment and maintenance of ship weapons is crucial to ensuring the combat capability of ships.Traditional weapon fault diagnosis and testi
3、ng rely on personnel experience and test instruments,which is difficult to adapt tothe fault testing requirements of modern ships.This paper elaborates and analyzes big data technology and adaptive diagnost-ic test technology,designs an intelligent adaptive diagnostic test system for ship weapons,an
4、d focuses on designing a faultfeature extraction module and a diagnostic test module for ship weapons.The support vector machine is used to classify thefault characteristics,and through the original data fusion,fault feature fusion and decision fusion,the system can make acomprehensive judgment acco
5、rding to the collected fault feature information,so it has high reliability.Key words:CNN;ship weapons;fault diagnosis;convergence decisions0引言舰载武器是舰船保持战斗能力的重要保证。目前我国海军舰船发展速度很快,已经拥有了导弹驱逐舰、航母等作战舰船。现代舰船舰载武器的自动化程度很高,已经不再是原来的高射炮、鱼雷等武器的简单叠加,也不再是简单的对火炮口径、射击速度进行对比,而是对舰船的自动化程度、智能化程度、探测能力、对抗能力进行综合化对比,这样才能判别出
6、舰船在现代海战中的生存能力和对敌打击能力。在这种形势下,对舰载武器进行快速识别和保障也是提升舰船作战能力的重要因素,而目前对舰载武器故障的识别和诊断仍然处在初级阶段,还没有系列化和标准化。同时需要根据舰载武器的特点,结合舰载武器的故障数据库,利用大数据技术和故障诊断技术设计出收稿日期:2 0 2 3-0 2-1 7作者简介:杨中书(1 9 7 2),男,副研究员,研究方向为作战指挥与保障。文献标识码:AYANG Zhong-shu,LIU Ke,HUANG Yu,WANG Dan?doi:10.3404/j.issn.1672-7649.2023.16.039的舰载武器智能诊断系统,保证舰载武
7、器的作战能力。国内有很多学者都对武器的智能化测试做了很多研究,骆功纯等使用虚拟仪器技术构建了导弹的故障测试系统;朱婕 2 对武器装备在故障测试过程中的一些关键技术进行研究,并总结了传统测试和维护中存在的缺陷。梁勇等 3 将贝叶斯网络和武器故障诊断有效结合并进行验证,有效保证了武器装备的测试和使用。以上研究在针对一些特定的武器装备进行测试时取得了不错的效果,但是对于舰载武器而言,其武器种类多,为了实现快速化故障诊断和测试,需要将大数据技术以及智能自适应诊断技术有效结合起来才能达到对舰载武器测试和诊断的需求 4-5 。本文在对国内外相关技术进行研究的基础上,提出一种基于智能自适应诊断技术和大数据技
8、术的舰载第45 卷武器诊断系统,系统具有较高的稳定性和可靠性,能够适应现代化舰船作战的需求。1关键技术介绍1.1大数据技术大数据技术 6 是实现舰载武器智能化自适应诊断和测试的关键技术之一,其基本结构如图1 所示。RDBMS数据采集关系型数据库数据存储数据存储(HDFS)数据处理离线处理数据应用数据分析图1 大数据技术的结构Fig.1 The structure of big data technology1)数据采集。数据采集是舰船武器智能化自适应诊断和测试的最基础部分,为后续的数据分析和推理提供了基础数据。这些采集的数据主要是通过设置在舰船上的传感器节点来实现,这些传感器节点可以通过总线、
9、无线网络等将数据传输到控制中心,传感器节点无法获取所有的舰载武器关键数据,因而测试系统会对这些传感器节点形成有效补充,最终形成一个完整的武器数据采集系统。2)数据存储。实现对采集数据的存储,关系型数据库会根据不同的舰载武器将这些数据进行存储。3)数据处理。由于从底层采集的数据类型非常多,且数据量非常庞大,需要对这些数据进行分类存储。在数据处理时需要区分优先等级,一些关键数据需要实时处理,而一些不关键的数据则可以延后处理。4)数据应用。数据应用是将采集和处理后的数据和智能故障诊断技术中的相关算法结合,提取出相对应的故障特征,并提供故障诊断意见。数据应用包括数据分析、机器学习以及BIM工具等。1.
10、2智能自适应故障诊断技术为了最大程度保证舰载武器的作战能力,对舰载武器故障的快速识别并进行维修是其中的关键组成部分。而传统的故障测试和识别主要依靠船员和工程师的个人经验,因而在舰船作战时往往受到较大限制。特别是在现代化战争中,舰船的人员流动、受伤等因杨中书,等:舰载武器智能自适应诊断测试技术研究舰载传感器节点测试系统RDBMS关系型数据库任务分配在线处理机器学习BIM工具183素也会影响这些舰载武器的正常保障工作。目前我国的舰船自动化程度都很高,舰载武器的故障包括电路故障、信息化系统故障、液压系统故障、机械系统故障等。如果要保证舰船武器的正常工作,需要一个非常庞大的专业维修和保障团队,而这在现
11、代化战争中是不可能的,在这种情况下,使用智能自适应诊断技术对舰载武器进行测试和维修显得非常必要 7。智能自适应故障诊断技术是在智能故障诊断技术的基础上能够对武器进行自动识别,并且根据不同的故障针对性地给出维修和保障意见。原有的人工诊断或者借助简单测试仪器的故障诊断大部分只能解决单个的舰载武器故障,而在高度自动化的复杂舰载武器的故障诊断和测试中,这种传统的方法则很难发现这些故障,因而传统的舰载武器测试方法存在很大的局限性。智能自适应故障诊断技术可以依托于大数据技术,将原有的舰载武器故障都存储到数据库中,并建立不同舰载武器的故障模型,从而最大程度地减少人员在舰载武器故障测试中的作用,使用计算机及计
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