基于免疫神经网络的航空设备故障预测研究

发布时间：2018-02-09 01:53

  本文关键词： 故障预测 免疫算法 免疫神经网络　出处：《计算机工程与应用》2011年20期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为解决武器装备全寿命周期费用高、经济可承受性差的难题,开展航空装备的故障预测技术研究。采用免疫算法改进隐含层激励函数得到免疫神经网络,用以进行装备特征参数的跟踪预测,结果表明免疫算法改进的神经网络可在故障前3小时实现预测,较BP网络性能有较大改善。
[Abstract]:In order to solve the problem of high life-cycle cost and poor affordability of weapon equipment, the fault prediction technology of aviation equipment is studied. The immune neural network is obtained by using immune algorithm to improve the hidden layer excitation function. The result shows that the improved neural network can predict the equipment characteristic parameters 3 hours before the fault, and the performance of the improved neural network is better than that of BP neural network.
【作者单位】： 空军工程大学自动测试系统实验室;解放军四五八医院信息科;
【基金】：总装备部“十一五”预先研究项目
【分类号】：V267;P183

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1 胡雷刚;肖明清;谢斓;;基于免疫神经网络的航空设备故障预测研究[J];计算机工程与应用;2011年20期

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本文编号：1496795