基于深度学习的大口径火炮健康管理系统研究

• 作者: 姜焕成 张原
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 大口径火炮 故障预测 深度置信网络 多层感知机
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 2050-2058
• 页数: 9页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.11.018

摘要

大口径火炮可以用最小的代价对敌人造成最大范围的行动限制,是战场上十分关键的火力压制武器,但是由于其工作环境严酷,大口径火炮在执行任务时表现十分不稳定.基于大口径火炮健康管理系统研究项目,在做好对大口径火炮工作状态实时监测与记录的同时,结合专家分析等健康管理手段,提出基于深度学习的大口径火炮故障预测与分析设计思路,利用深度置信网络无监督的高效特征提取能力和多层感知机有监督的数据分类能力,建立故障预测深度学习模型,实现对大口径火炮故障状态的预测,为大口径火炮的预先维护保养提供技术支持,从而提高大口径火炮的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张原		57	490	12.0	20.0
2	姜焕成		1	0	0.0	0.0