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