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简论神经网络基于HLA舰载测控设备分布式仿真技术

最后更新时间:2024-03-17 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:7110 浏览:21996
论文导读:功能。3.针对测控设备故障诊断的不足,提出了基于粗糙集与BP神经网络的测控设备故障诊断算法。通过粗糙集连续数据离散化、属性约简对测控设备故障数据预处理,利用BP神经网络对测控设备故障数据进行仿真实验,实验结果表明该算法能提升故障诊断速度和故障诊断效率。最后浅析了基于粗糙集与BP神经网络的测控设备故障诊断算法在实
摘要:测控设备是测量船的重要组成部分。传统的岗位训练、设备性能检验以及任务演练利用实装测控设备进行,有着耗资巨大、效率低等不足。HLA作为新一代的分布式交互仿真技术框架,由于具有很强的互操作性和可重用性而被广泛运用于构建大型仿真系统中。构建测控设备的分布式仿真系统能够为岗位训练、设备动态性能检验和任务演练发挥重要作用。另外,随着测量船测控设备的性能与复杂程度越来越高,一旦出现故障,仅仅依靠人工排除故障具有较大的局限性。由此构建测控设备分布式仿真平台以及探讨测控设备故障诊断技术,对于确保测控任务的圆满完成具有重要的作用。本论文主要针对测控设备分布式仿真平台和测控设备故障诊断技术展开探讨,设计和实现了基于HLA的测控设备分布式仿真平台和基于粗糙集与BP神经网络的测控设备故障诊断。论文的主要探讨内容为:1.基于HLA架构,设计了测控设备分布式仿真平台。首先浅析了仿真平台的需求,对仿真平台联邦成员进行了划分;然后kai发了仿真平台的FOM;最后探讨了仿真平台的时间管理技术。2.基于HLA架构,实现了测控设备分布式仿真平台。实现了仿真平台的软件设计以及仿真平台的功能。3.针对测控设备故障诊断的不足,提出了基于粗糙集与BP神经网络的测控设备故障诊断算法。通过粗糙集连续数据离散化、属性约简对测控设备故障数据预处理,利用BP神经网络对测控设备故障数据进行仿真实验,实验结果表明该算法能提升故障诊断速度和故障诊断效率。最后浅析了基于粗糙集与BP神经网络的测控设备故障诊断算法在实际运用中的可行性。关键词:HLA论文分布式仿真论文粗糙集论文BP神经网络论文故障诊断论文
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Abstract4-6
目录6-8
1 绪论8-14

1.1 探讨背景及作用8-9

1.2 分布式交互仿真技术探讨近况9-10

1.3 故障诊断技术探讨近况10-12

1.3.1 国内外探讨近况10-12

1.3.2 故障诊断技术在舰载测控设备上的运用近况12

1.4 探讨内容和结构安排12-14

2 高层系统结构(HLA)基本框架14-20

2.1 HLA基本概念14

2.2 HLA规则14-15

2.3 HLA接口规范及运转支撑环境RTI15-17

2.3.1 HLA接口规范15-16

2.3.2 运转支撑环境RTI16-17

2.4 HLA对象模型模板17

2.5 联邦开发和执行历程模型17-18

2.6 本章小结18-20

3 基于HLA的测控设备分布式仿真平台架构设计20-30

3.1 仿真平台联邦系统的设计20-27

3.

1.1 仿真平台需求浅析及联邦成员划分20-23

3.

1.2 仿真平台FOM开发23-27

3.2 仿真平台中的时间管理技术27-28

3.3 本章小结28-30

4 基于粗糙集与BP神经网络的故障诊断探讨30-48

4.1 粗糙集与BP神经网络用于测控设备故障诊断的必要性30

4.2 粗糙集论述30-33

4.

2.1 粗糙集基本概念31-32

4.

2.2 粗糙集的约简技术32-33

4.3 BP神经网络33-36
4.

3.1 BP神经网络模型33-34

4.

3.2 BP神经网络结构及学习算法34-36

4.

3.3 带动量项的BP神经网络36

4.4 基于粗糙集与BP神经网络的测控设备故障诊断探讨36-46

4.1 连续数据离散化37

4.2 决策表属性约简37-39

4.3 算法效果浅析39-45

4.4 RSDBP算法在实际运用中的可行性浅析45-46

4.5 本章小结46-48

5 基于HLA的测控设备分布式仿真平台实现48-56

5.1 仿真平台的软件实现48-51

5.

1.1 创建、加入联邦49

5.

1.2 状态信息管理49

5.

1.3 信息交互49-50

5.

1.4 时间管理50-51

5.2 仿真平台运转结果51-55
5.

2.1 仿真平台运转环境51-52

5.

2.2 运转结果浅析52-55

5.3 本章小结55-56
总结与展望56-58
致谢58-60
参考文献60-63