基于离散过程神经网络的装备技术状态预测方法

发布时间：2017-08-03 08:09

  本文关键词：基于离散过程神经网络的装备技术状态预测方法

  更多相关文章： 混沌粒子群算法 技术状态预测 离散过程神经网络 空间聚合

【摘要】：针对传统预测方法无法综合分析多维参数中存在的空间聚合及时间累积效应的问题,该文利用离散过程神经网络对装备技术状态多维参数进行预测。针对网络训练中存在的易获得局部最优解的问题,利用混沌粒子群算法对网络学习过程进行了优化。在此基础上,以某装备传动箱油液数据预测为例对该预测方法的有效性进行了验证,优于其他同类预测方法。
【作者单位】： 装甲兵工程学院技术保障工程系;
【关键词】： 混沌粒子群算法 技术状态预测 离散过程神经网络 空间聚合
【基金】：部级基金
【分类号】：TP183
【正文快照】： 技术状态是反映装备实时质量状况的重要指标。准确预测装备在未来时刻的技术状态,不仅有利于评估装备任务成功性,而且能够为维修决策提供可靠依据。装备技术状态劣化规律与其影响因素之间存在着高度复杂的非线性时变关系,其技术状态参数既依赖于多因素的空间聚合,又与时变因素

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1 梁英;;生产装置的现代化与自动化仪表装备技术的动向[J];仪表工业;1983年06期

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本文编号：613319