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一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
1
作者
孟新冉
李英顺
+1 位作者
王德彪
杨松
《火炮发射与控制学报》
北大核心
2025年第1期52-58,共7页
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Lev...
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。
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关键词
Circle混沌映射
故障预测
火控系统
BP神经网络
麻雀搜索算法
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职称材料
题名
一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
1
作者
孟新冉
李英顺
王德彪
杨松
机构
沈阳工业大学化工过程自动化学院
大连理工大学控制科学与工程学院
沈阳顺义科技股份有限公司
出处
《火炮发射与控制学报》
北大核心
2025年第1期52-58,共7页
基金
辽宁省重点科技计划(2022JH1/10400007)。
文摘
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。
关键词
Circle混沌映射
故障预测
火控系统
BP神经网络
麻雀搜索算法
Keywords
Circle chaos mapping
failure prediction
fire control system
BP neural network
sparrow search algorithm
分类号
TJ811.2 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
孟新冉
李英顺
王德彪
杨松
《火炮发射与控制学报》
北大核心
2025
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