基于自适应模糊H网的火箭炮故障预测
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装备预研兵器工业联合基金(6141B012102)


Fault Prediction of Rocket Gun Based on Adaptive Fuzzy H Net
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    摘要:

    为提高火箭炮的可靠性,使管理人员能进行故障预测与事前维护,提出一种基于自适应模糊H 网的火箭 炮故障预测方法。该方法依据火箭炮各系统的工作原理建立各系统都通用的故障预测模型,利用火箭炮故障的历史 数据,并通过能自动调整学习速率的BP 算法进行自适应学习,对火箭炮中的电气系统故障预测进行仿真分析。实 验结果表明:该方法能得到比较精确的故障预测结果,达到火箭炮故障预测的目的。

    Abstract:

    To improve the reliability of rocket gun and make managers carry out fault prediction and prior maintenance, a fault prediction method based on adaptive fuzzy H network is proposed. A general fault prediction model for each system of rocket gun is established according to the working principle of each system. Using the historical data of rocket gun faults, adaptive learning is done by BP algorithm which can adjust the learning rate automatically, and the fault prediction of electrical system in rocket gun is simulated and analyzed. The experimental results show that this method can obtain accurate fault prediction results and achieve the purpose of rocket gun fault prediction.

    参考文献
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引用本文

张建新.基于自适应模糊H网的火箭炮故障预测[J].,2021,40(9).

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  • 收稿日期:2021-05-10
  • 最后修改日期:2021-06-20
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  • 在线发布日期: 2021-09-22
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