针对在恶劣环境下运行的随动稳定平台伺服系统,采用故障树分析法确定其故障类别和逻辑关系，基于粗糙集理论建立原始决策表，使用可辨识矩阵与遗传算法相结合的方法对其进行约简，以约简后的决策表作为学习样本，训练Elman神经网络后生成故障诊断模型，使用测试样本进行校验，故障诊断正确率达98%，表明了该诊断方法的可行性，对故障模型较为复杂的稳定平台伺服系统的诊断应用具有实践意义。
机载稳定平台 伺服系统 故障树分析 粗糙集约简 Elman神经网络 airborne stabilized platform servo system fault tree analysis rough set reduction Elman neural network
1 军械工程学院,石家庄050003
2 清华大学，北京100084
某巡飞弹机载稳定平台可实现目标侦察及跟踪, 平台稳定性、目标跟踪、随动控制实验是其重要环节, 但飞行验证难度极大。根据半实物仿真思想, 设计并搭建半实物验证系统, 应用于实验室条件下的仿真验证。介绍了系统组成、工作原理及关键技术。实例验证结果表明, 该系统满足设计要求, 达到一定精度, 能够为算法研究提供新的思路, 可根据研究需求进行开发和拓展, 具有研究及应用价值。
巡飞弹 机载稳定平台 半实物仿真 loitering munition airborne stabilized platform HIL simulation
