10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.06.016
基于遗传神经网络的伺服机构健康状态预测
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.
伺服机构、遗传算法、BP神经网络、健康状态预测
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TP206.3(自动化技术及设备)
2015-07-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1895-1897