题目：基于粒子滤波与不确定图的动态系统诊断方法研究

        作为对前沿科技的集中应用，航天器凝聚着大量宝贵的智力、财力、人力、物力。针对高度复杂的航天器非线性系统，神经网络可以发挥自身非线性、高度容错、能处理复杂模式、并行计算和联想记忆等独特优势，解决很多传统方法难以解决或解决效果差的故障诊断难题。基于模型故障诊断方法使用系统的结构和行为知识进行诊断，是对传统诊断方法的一个突破。在现实中的系统往往是动态进行的，因此动态系统基于模型的诊断得到了越来越多的关注。

        首先，论文研究了基于神经网络的静态诊断方法。神经网络性能很大程度上取决于有效的学习算法。本文研究了一种基于遗传算法和卡尔曼滤波（GA&KF）的径向基神经网络（RBFN）新方法。遗传算法（GA）简单，能找到中心值的全局最优值，而卡尔曼滤波（KF）算法具有明显快速的学习效率和较高的识别精度，将二者有效的组合，可以优化RBFN网络中心节点和权重，提高网络的逼近能力、减小输出误差、保证学习效率与识别精度。

        其次，论文对基于模型的动态系统诊断方法进行了研究。在动态系统基于模型诊断中，状态空间大小与元件个数、时间是双指数关系。置信状态枚举（K_Best）算法每个时刻只考虑K个可能性最大的状态，有效减小了枚举空间，但当系统复杂庞大或诊断周期长时，状态更新计算量较大。本文研究了一种结合粒子滤波与不确定图的动态系统诊断方法（PF_LUG），利用粒子在状态空间的分布近似其概率，并用不确定图标签的反向匹配代替传统的正向轨迹枚举。该算法有效解决了由时间导致的计算量增长问题，使时间对复杂度的影响由指数运算降为乘积运算。

        最后，论文利用Matlab与VC6.0软件工具对各算法进行了仿真，通过对仿真结果的分析比较，相对于传统算法，基于遗传算法和卡尔曼滤波的RBFN网络故障识别方法与一种结合粒子滤波与不确定图的动态系统诊断方法这两种改进算法，提高了算法整体性能。