基于LMBP神经网络的惯性器件故障预报方法研究

被引：6

作者：

曹小平

胡昌华

郑志强

吕瑛洁

机构：

[1] 国防科技大学机电工程与自动化学院

[2] 第二炮兵工程学院

[3] 第二炮兵工程学院湖南长沙

[4] 陕西西安

[5] 湖南长沙

来源：

电光与控制 | 2005年 / 06期

关键词：

故障预报; 神经网络; Levenberg-Marquardt优化算法; 惯性器件;

D O I：

暂无

中图分类号：

V241 [航空仪表、航空设备];

学科分类号：

08 ; 0825 ;

摘要：

利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法优化计算BP权值调整量,将L-M算法与传统的BP网络相结合开发出一种快速收敛的LMBP网络,并在此基础上提出了基于LMBP神经网络的时间序列预测方法。最后利用该方法对某惯性器件进行故障预报,通过仿真实验证明了该方法的有效性。

引用

页码：38 / 41

页数：4

共 6 条

[1]

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[2]

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不详 .

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黄宜坚 ;

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