基于遗传神经网络的伺服机构健康状态预测

• 作者: 宁梓呈 熊鹏 郑玉航
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 伺服机构 遗传算法 BP神经网络 健康状态预测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1895-1897
• 页数: 3页
• 分类号: TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.06.016

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑玉航	第二炮兵工程大学控制工程系	27	107	5.0	9.0
2	宁梓呈	第二炮兵工程大学控制工程系	3	3	1.0	1.0
3	熊鹏	第二炮兵工程大学控制工程系	2	0	0.0	0.0