基于BP神经网络的某防空导弹发射机构故障分析

论文摘要

在武器装备维修与技术保障领域中,普遍存在故障模式复杂、分析定位繁琐等问题,一定程度上影响了装备维修工作的效率;为解决上述问题,以陆军某型便携防空导弹发射机构为典型研究对象,设计了一种基于人工神经网络的故障分析方法,研究了神经网络在装备技术保障领域中的应用;该方法以BP神经网络为基础,利用历史维修数据确定网络的正反向传播矩阵,在后期采取一定措施对预测准确率进行了优化,整套方法利用Python环境进行了实现;通过实验验证,该方法对发射机构故障进行定位时,速度快、效率高,准确率超过96%,因此可知该方法对于多种故障现象影响下的故障模式分析具有较高的预测准确率,能满足装备维修中故障模式的快速分析定位,并且具有较强的通用性。

论文目录

• 0 引言
• 1 BP神经网络及Python简介
•   1.1 BP神经网络
•   1.2 Python
• 2 某型便携防空导弹发射机构故障分析算法实现
•   2.1 构建BP神经网络
•     2.1.1 地面设备的主要电气组成及性能参数
•     2.1.2 神经网络模型
•   2.2 信号的前馈
•   2.3 误差反向传播以及权重的更新
•   2.4 数据预处理
•   2.5 对网络进行训练
•   2.6 测试实现
• 3 算法优化
•   3.1 调整学习率
•   3.2 调整中间层节点数量
• 4 实验结果分析与运用
• 5 对神经网络进一步改进的探讨
•   5.1 改进激活函数
•   5.2 增加中间层数量
• 6 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 许弘毅,郝建,邓思宇,高杨

关键词: 神经网络,防空导弹,故障分析

来源: 计算机测量与控制 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 武器工业与军事技术,自动化技术

单位: 中国人民解放军66294部队

分类号: TJ768.2;TP183

DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.12.028

页码: 124-128

总页数: 5

文件大小: 344K

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