1、航電設備是現(xiàn)代化戰(zhàn)斗機的重要組成部分。隨著科學技術的迅猛發(fā)展，航電設備變得越來越復雜，傳統(tǒng)意義上的故障診斷方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)實需求。信息融合技術能夠綜合多個信息源提供的冗余和互補信息，獲得對被診斷對象全面、準確的信息，得到更精確的判斷。本文將信息融合技術用于航電設備故障診斷研究中，構建了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡和D-S證據(jù)理論決策融合的故障診斷方法。
　　針對神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論表現(xiàn)的不足性和互補性，信息融合特征級部分采用了結(jié)合兩者優(yōu)點

2、的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構。對于隨著輸入?yún)⒘康脑龆?，網(wǎng)絡結(jié)構變得復雜而導致的網(wǎng)絡泛化能力差的缺點，將聚類算法引入結(jié)構中，進行結(jié)構優(yōu)化。采用一個實例進行故障診斷，通過與BP結(jié)構、RBF結(jié)構的比較，表明此種結(jié)構方法的學習速度快、診斷精度高。
　　針對故障診斷的不確定性，信息融合決策級部分采用了D-S證據(jù)理論方法。對于證據(jù)理論中證據(jù)之間的高沖突情況下無法獲得正確結(jié)果現(xiàn)象，提出了兩級修改證據(jù)源的方法。第一級修改是在基本概率賦值的獲取過程中，基于特

3、征級輸出各模式正確率的改進方法;第二級修改是對證據(jù)出現(xiàn)高沖突的情況，基于證據(jù)之間貼近度的修改方法。最后，用實例驗證了該方法的有效性。
　　為了進一步提高網(wǎng)絡泛化能力，根據(jù)參數(shù)空間將一個大規(guī)模模糊神經(jīng)網(wǎng)絡劃分為若干個小規(guī)模模糊神經(jīng)網(wǎng)絡。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡可以解決D-S證據(jù)理論中基本概率賦值獲取難的缺點，而證據(jù)理論可以綜合多子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的冗余性，將兩者綜合起來使用，可以發(fā)揮各自的優(yōu)點和長處。最后以航空電臺為例，驗證了多子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡局