基于遗传神经网络的伺服机构健康状态预测

郑玉航; 宁梓呈; 熊鹏

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基于遗传神经网络的伺服机构健康状态预测

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为了及时把握伺服机构的健康状态,为装备的管理维护与任务执行提供必要的决策支持,从装备的自然退化趋势出发,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型;用BP神经网络优秀的非线性映射能力构造预测模型,将神经网络初始权值阈值编码,利用改进的自适应遗传算法确定最优解;该模型应用到伺服机构的健康状态预测上,并与标准BP神经网络及径向基神经网络做比较;结果表明该模型有更好的预测精度及收敛速度,从而验证了模型的有效性.

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来源
《计算机测量与控制》 |2015年第6期|1895-1897|共3页
作者
郑玉航; 宁梓呈; 熊鹏;
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作者单位

第二炮兵工程大学控制工程系;

西安 710025;

第二炮兵工程大学控制工程系;

西安 710025;

第二炮兵工程大学控制工程系;

西安 710025;

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正文语种 chi
中图分类 TP206.3;
关键词
伺服机构; 遗传算法; BP神经网络; 健康状态预测;

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