基于粗糙神经网络的航空电子设备故障预测研究

• 作者: 文莹 方甲永 肖明清 胡雷刚
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 粗糙集 粗糙神经网络 故障预测
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 807-809
• 分类号: TP206.3
• 语种: 中文

摘要

为降低装备全寿命周期费用、提高经济可承受性、预防灾难性事故的发生,开展了航空电子设备故障预测技术研究;采用粗糙集理论改进神经元结构,以粗糙变量为神经元的输入,每个神经元的上近似元和下近似元分别代表粗糙集的上下近似,以交叉连接方式构造粗糙神经网络,用以实际设备特征参数的跟踪预测;研究结果表明,粗糙神经网络可以较准确地预测故障发生的时间,且较BP神经网络预测性能有较大改善;该方法对于航空电子设备的维护保障具有一定的理论价值和现实意义.

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	空军工程大学自动测试系统实验室	222	1568	18.0	30.0
2	胡雷刚	空军工程大学自动测试系统实验室	21	138	7.0	11.0
3	方甲永	空军工程大学自动测试系统实验室	19	110	7.0	9.0
4	文莹	空军工程大学自动测试系统实验室	13	90	5.0	9.0