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基于概率神经网络的潜舰武器系统故障诊断
1
作者
冯林平
王佳玉
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第16期182-185,共4页
针对传统故障诊断方法检测某型潜舰导弹武器系统故障准确率不高、耗时长的问题,提出基于概率神经网络的智能诊断方法。介绍该网络的典型结构及优势所在,以某型潜舰导弹武器系统为验证对象,选取合适特征向量、归纳合理故障类型、建立相...
针对传统故障诊断方法检测某型潜舰导弹武器系统故障准确率不高、耗时长的问题,提出基于概率神经网络的智能诊断方法。介绍该网络的典型结构及优势所在,以某型潜舰导弹武器系统为验证对象,选取合适特征向量、归纳合理故障类型、建立相应神经网络,并运用Matlab仿真验证。结果表明在现有数据库中,概率神经网络对该系统的故障诊断正确率为77.8%。这表明基于概率神经网络的故障诊断基本能够区分该系统故障类型,大大减少了部队故障诊断时间和人力投入。
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关键词
智能检测
概率神经网络
潜舰导弹武器系统
故障诊断
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职称材料
题名
基于概率神经网络的潜舰武器系统故障诊断
1
作者
冯林平
王佳玉
机构
海军潜艇学院
三系
海军潜艇学院学员二大队
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第16期182-185,共4页
文摘
针对传统故障诊断方法检测某型潜舰导弹武器系统故障准确率不高、耗时长的问题,提出基于概率神经网络的智能诊断方法。介绍该网络的典型结构及优势所在,以某型潜舰导弹武器系统为验证对象,选取合适特征向量、归纳合理故障类型、建立相应神经网络,并运用Matlab仿真验证。结果表明在现有数据库中,概率神经网络对该系统的故障诊断正确率为77.8%。这表明基于概率神经网络的故障诊断基本能够区分该系统故障类型,大大减少了部队故障诊断时间和人力投入。
关键词
智能检测
概率神经网络
潜舰导弹武器系统
故障诊断
Keywords
intelligent detect
probabilistic neural network
submarine missile weapon system
fault diagnosis
分类号
TJ09 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于概率神经网络的潜舰武器系统故障诊断
冯林平
王佳玉
《舰船科学技术》
北大核心
2024
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