基于信度规则库的惯性平台健康状态参数在线估计

作     者：胡昌华 司小胜 Hu Changhua;Si Xiaosheng

作者机构：第二炮兵工程学院302教研室陕西西安710025 

出 版 物：《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期：2010年第31卷第7期

页      面：1454-1465页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0704[理学-天文学] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(60736026) 国家"863"计划(2008AAJ211) 

主　　题：专家系统 健康状况 信度规则库 期望最大化算法 预测 

摘      要：实时准确的健康状态预测是规划惯性平台系统及时、经济的维修策略的关键技术。由于平台系统的健康状态是不能够直接观测的,假设平台系统的特征参数监测数据是可以获取到的,而且平台系统的健康状态与特征量是相关的。基于信度规则库(BRB),以平台系统的状态监测特征参数作为BRB系统的输入,以平台的健康状态作为输出结果,组建了惯性平台健康状态预测系统。为了克服现有BRB参数优化方法的不足,实现实时状态预测,基于期望最大化(EM)算法,研究了健康状态预测系统的参数在线估计算法。该算法在获取系统新的输入输出信息后,就对参数进行更新。利用本文提出的方法对惯性平台系统的健康状态实时预测问题进行了实验分析,实验结果表明:该方法可以有效地实现惯性平台系统健康状态预测模型参数实时估计;与参数离线优化方法相比,该方法不仅在预测精度上,而且在运行时间上都具有明显的优势;在工程实际中有良好的应用潜力。