复杂电子设备故障预测方法研究

• 作者: 赵昶宇 韩晓
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 故障预测 电子设备 粗糙集 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（20）
• 所属期刊栏目: 科技前沿
• 页码范围: 42-44
• 页数: 3页
• 分类号: TN06
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2017.20.042

摘要

针对系统检测到的传感器数据变化趋势的分析,提出一种有效的预测复杂电子设备故障的方法.利用粗糙集属性约简方法预处理复杂电子设备的故障样本数据,并对输入样本进行归一化处理;利用遗传算法对BP神经网络的权值种群进行实数编码,并将预测数据与期望数据之间的误差作为适应度函数;对权值种群循环进行选择、交叉、变异、计算适应度操作,直到达到进化次数,得到最优的初始权值和阈值;使用BP神经网络训练网络的连接强度;对预测的故障样本数据进行反归一化处理,得到复杂电子设备的故障预测值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵昶宇		21	15	2.0	2.0
2	韩晓	海军驻天津八三五七所军事代表室	4	8	2.0	2.0