基于GRNN神经网络的电子装备状态预测方法研究?

• 作者: 陈平 魏玉人
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 状态预测 电子装备 GRNN 专家系统
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 可靠性、保障性技术与效能分析
• 页码范围: 98-100,126
• 页数: 4页
• 分类号: TP206
• 字数: 2452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2019.01.024

摘要

状态预测是装备维修保障领域的重要研究方向,电子装备状态的自动监测与故障预测对于保证装备的正常使用、提高装备的战备完好性、减轻维护使用人员的工作量具有重要意义.首先,基于GRNN神经网络建立了电子装备的状态预测模型;其次,通过采集电子装备电路中的状态参数预测可能产生的故障并自动生成解决方案;最后,对状态预测模型进行了仿真分析,比较了不同神经网络模型下的预测效果,验证了模型的可行性与预测的准确性.