基于遗传神经网络的航空装备故障预测
程进军1
夏智勋2
胡雷刚3
1.国防科学技术大学航天与材料工程学院,湖南,长沙,410073;空军工程大学工程学院,陕西,西安,7100382.国防科学技术大学航天与材料工程学院,湖南,长沙,4100733.空军工程大学工程学院,陕西,西安,710038
摘要：为在武器系统故障发生前实现预测、实现装备的视情维修,开展基于遗传神经网络的故障预测技术研究.采用实数编码方式和自适应的交叉率、变异率改进遗传算法,并将改进遗传算法用于神经网络的权重学习得到遗传神经网络.利用监测到的装备特征参数数据进行网络训练,然后将遗传神经网络预测装备特征参数的退化趋势.预测实例表明遗传神经网络可在故障发生前实现故障预测,较基本神经网络有较大性能改善,可提高武器装备的保障能力,实现视情维修.
关键词：故障预测遗传神经网络遗传算法视情维修
分类号：TP206+.3(自动化技术及设备)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2009AAXXX06)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 15-19 )
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