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摘要:
针对部分高可靠性产品退化规律无法掌握的难题,提出了使用改进粒子群优化-基于神经网络函数(PSO-RBFNN)算法拟合样品退化轨迹、预测伪寿命值的方法。首先,通过改进PSO算法对RBFNN进行训练优化;然后,使用部分测量数据对训练后的RBFNN进行准确度测试;最后,通过RBFNN预测样品退化轨迹,估计出伪寿命值。使用某型电连接器的加速退化试验数据对提出的方法进行了试验验证,成功对该型电连接器进行了寿命预测,得出平均寿命为200412 h。
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文献信息
篇名 改进PSO-RBFNN算法在退化型产品寿命预测中的应用
来源期刊 海军航空工程学院学报 学科 工学
关键词 寿命预测 退化轨迹 粒子群优化-基于神经网络函数 伪寿命
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 兵器理论与技术
研究方向 页码范围 414-418
页数 5页 分类号 TB114.3
字数 3102字 语种 中文
DOI 10.7682/j.issn.1673-1522.2013.04.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 付霖宇 海军航空工程学院兵器科学与技术系 14 26 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
寿命预测
退化轨迹
粒子群优化-基于神经网络函数
伪寿命
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
海军航空工程学院学报
双月刊
1673-1522
37-1311/V
大16开
山东省烟台市二马路188号
1984
chi
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7
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