基于PNN的机载设备故障预测

• 作者: 李伟 肖明清 胡雷刚 荆献勇
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 故障预测 过程神经网络(PNN) 免疫算法(IA)
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 2382-2384,2425
• 页数: 4页
• 分类号: TJ303.13
• 语种: 中文

摘要

故障预测是PHM体系的重要特征,提出基于过程神经网络(PNN)对机载设备进行故障预测;首先建立了基于PNN的多步预测模型,推导了模型在函数正交基展开形式下的计算公式;基于正交基函数展开和矢量矩免疫算法训练PNN,推导出了适用于进化算法的优化问题模型;以设备转换部件Out2信号的全寿命故障规律为例进行了故障预测,基于MATLAB进行了仿真,结果表明,基于PNN进行故障预测精度较高,是一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖明清	空军工程大学工程学院航空兵器工程系	222	1568	18.0	30.0
2	胡雷刚	空军工程大学工程学院航空兵器工程系	21	138	7.0	11.0
3	李伟	空军工程大学工程学院航空兵器工程系	111	485	10.0	19.0
4	荆献勇	空军工程大学工程学院航空兵器工程系	8	23	3.0	4.0