基于高斯模型和RMSD-DS的火炮反后坐装置故障诊断方法

针对变工况作战环境下火炮反后坐装置状态信号的模糊性和高冲突性等特点所导致的故障诊断可信性不高的问题,提出一种基于高斯模型和均方根偏移(RMSD)-Dempster-Shafer(DS)故障诊断方法,实现信号的模糊化定量表征以及高度冲突证据融合的高可信性诊断。采用高斯模型求解火炮反后坐装置的多个故障特性信号所对应证据的基本概率分配,实现对信号模糊性的定量表征处理;通过构造RMSD-DS冲突系数求解证据间相似度,依据相似度定义各证据重要度,实现每个证据在融合过程中重要程度的定量描述;提出依靠证据重要度的权重求解及证据融合方法,实现高度冲突证据的可靠融合。仿真试验数据应用表明,所提方法相较于其他代表性方法具有更高的准确性和鲁棒性。